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Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
对话RoboScience邵林：VLOA大模型如何突破具身智能泛化瓶颈
本文对话RoboScience联合创始人邵林，探讨VLOA大模型突破具身智能泛化瓶颈。他介绍了模型优势、设计思路，对比VLA，还谈及范式、难点及落地场景等，强调以人中心、做有温度技术，重视模型落地。
一句话，性能暴涨49%！马里兰MIT等力作：Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现，AI性能提升一半靠模型，一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK，发现DALL - E 3性能提升中，模型升级贡献51%，提示词优化贡献49%。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
Anthropic CEO：模型可在一亿上下文窗口中学习，且不改变权重，未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下，通过「临时便签」机制学习，还介绍了其原理与实验验证。
别只盯着李飞飞！AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」，其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS，还与多机构合作，成果获学术和产业认可。
Agent KB：经验池让Agents互相学习！GAIA新开源SOTA，Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架，构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色，提升多模型 Pass@1 性能，还在软件工程领域展现价值。其设计精妙，经消融、检索策略等实验验证有效。
卡帕西点赞特斯拉餐厅，马斯克：兄弟，你再回来吧
特斯拉餐厅太火，原特斯拉AI大神Karpathy点赞，马斯克邀其回归。餐厅有机器人员工、超级充电站，组合引关注。不过营业首日擎天柱出事故，且目前擎天柱发展混乱，马斯克却计划让它2026年当送餐员。
如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。