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港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码)
TRAE SOLO正式版面向国际版所有用户全量上线，模型能力提升且限免。它是响应式编码特工，适合复杂任务。有打通‘行动➔验证’闭环、SubAgent管理上下文等亮点，正式版还有多处升级，作者分享实战技巧。
OpenAI首个GPT-5找Bug智能体：全自动读代码找漏洞写修复
OpenAI发布由GPT - 5驱动的白帽Agent——Aardvark，能在大规模代码库自动发现并修复安全漏洞。它不依赖传统技术，工作流程清晰，已开启内测。10月多家科技巨头也布局Agentic AI + 代码安全。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
最新推荐系统论文PDF列表-及「深度学习推荐系统2.0」所有参考文献
这是「王喆的机器学习笔记」资源帖，应读者建议更新推荐系统论文repo。收录在推荐系统发展史上有重要作用及业界最新进展的论文，还列出具体目录，方便扩展阅读。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
空间智能卡脖子难题被杭州攻克！难倒GPT-5后，六小龙企业出手了
杭州群核科技发布空间大模型，深耕室内场景，直指‘空间一致性’痛点。其开源子模型具真实感全息漫游、可交互等特点。当前空间模型处早期，群核提出‘三位一体’战略，还将开源促行业发展。
刚刚，高盛发布26页深度 AI 报告：谁将为GPU的饥渴买单？
高盛发布26页《Powering the AI Era》报告指出，AI服务器农场吸电速度远超电网扩容，引发电力危机。报告分析电力供应来源、应对策略等，还提到数据中心供需缺口扩大，电力成AI最大瓶颈，中国公司或因电力等优势成劲敌。
麻省理工 NANDA 研究发现，只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出，95%企业组织的 AI 投入无回报，仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足，领导层对 AI 项目信心下降。