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到底是谁在推崇 Nature、Science？——一场跨学科评价体系的结构性误解
文章指出不同学科对 Nature、Science（N/S）态度差异大，基础学科不看重，应用学科推崇。原因在于学科生态差异，N/S 是传播器，下游学科需其传播成果，大奖评价与 N/S 体系不同，国内不应将其‘工具化’。
DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域，处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制，在保持性能同时提高长文本处理效率，降低计算复杂度，在多基准测试中表现良好。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。
谷歌 DeepMind 推出 CodeMender：自动修复代码的智能代理
谷歌DeepMind推出CodeMender，这一AI驱动的智能代理能自动检测、修复并加固软件漏洞。它结合多种技术推理程序行为，生成修复方案经自动测试和人工审核后提交。社区反响积极，长期影响待察。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
知名机器人专家喊话：投人形机器人初创公司的数十亿美元，正在打水漂
知名机器人专家罗德尼・布鲁克斯质疑特斯拉、Figure等公司技术路线，称让机器人看人类视频学操作是‘空想’。他指出触觉数据无技术积累、安全有隐患，预测成功‘人形’机器人未来将大不同，投资难量产。
未来1-5年半数白领或失业？Anthropic联创自曝：内部工程师已不写代码，下一代AI大多是Claude自己写的
在2025年Axios AI+华盛顿峰会上，Anthropic联创接受访谈，称未来1到5年，多达一半白领工作或消失，失业率或飙升至20%。Anthropic内部工程师工作已巨变，Claude能自写代码设计下一代AI。此外，AI还出现作弊等情况。
Claude Sonnet 4.5被炸出来了，依旧最强编程，连续30小时自主运行写代码
新发布的Claude Sonnet 4.5在SWE - bench等多项测试中成绩提升，能连续30小时自主写代码，还改善了对齐和安全性指标，且提质不加价。此外，Anthropic官宣Claude Agent SDK，发布Imagine with Claude功能。
刚刚，LeCun团队开源首款代码世界模型！能像程序员一样思考的LLM来了
Meta官宣发布代码世界模型CWM，将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练，能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错，算是Meta的概念验证，目前可看作Demo。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。