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刚刚，Claude独立攻克图论猜想，仅用31步！算法祖师爷高德纳震惊发文
Claude Opus 4.6仅用31步独立攻克图论猜想，算法祖师爷高德纳震惊发文，认为需重新评估生成式AI在数学研究中的作用。这标志着AI在自动推理和解决创造性问题上达到新里程碑。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
GPT-6要「活」了？MIT新作曝光，AI「自进化」不远了
麻省理工学院推出全新自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。网友猜测GPT - 6可能整合其能力，成为能自主学习的模型，研究虽有局限，但为大模型自进化提供新路径。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
哇塞，今天北京被机器人人人人人塞满了！
世界机器人大会在北京开幕，100多个新机器人亮相。智平方的爱宝机器人人气爆棚，它能用一个基座模型完成多任务。其搭载的GOVLA大模型有四大核心能力，且已在多行业商业化落地。
GPT-5：没有AGI，失望和天花板，最具竞争力的可能是定价
刚看完GPT - 5发布会，整体令人失望。发布会现错误图片，市场反馈不佳，专家认为开发仓促。它有三个型号，基础性能表现不一，在部分测试中不如竞品，亮点是价格有竞争力，代码能力受开发者好评。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
LeCun团队揭示LLM语义压缩本质：极致统计压缩牺牲细节
图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架，对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs，发现LLM虽有语义组织能力，但难处理细粒度差异，侧重统计压缩，人类更重细节语境。
从 “可用” 迈向 “好用”：详解火山引擎智能视频云的三层架构升级｜甲子光年
2025年AI关键在多媒体领域，智能多媒体落地有变革也面临挑战。火山引擎提出智能视频云三层架构升级，即基建、平台、应用层升级，助企业实现低成本、高效率规模化应用，多行业已基于此打造能力。