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自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体，会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划，利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
SOTA级的Embedding模型！F2LLM模型、数据、代码全部开源，人人可用
Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。
奥特曼：感受不到GPT-5变强，是因为你还不够「专业」
GPT-5发布后口碑不佳，直播事故、网友吐槽、专家唱衰不断，有人喊出‘AI第二次寒冬要来了’。但奥特曼认为这是节奏和期待错位，GPT-5在科研等高阶领域有提升，技术范式也有转变，且OpenAI仍看重规模。
CuteDSL-1: Introduction
文章介绍CuteDSL，它因Cutlass编译慢、调试难等痛点而生，可在Python构建DSL，编译快、调试易且性能无损。文中阐述其架构、使用方法、与PyTorch集成优势等，还提及基于CuTe的开发及性能对比。
Agentic Enterprise：生成式软件重新定义企业形态｜AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”，企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件，如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等，最后介绍了ETF流动性相关知识。