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喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
扩散语言模型写代码！速度比自回归快10倍
Inception Labs推出基于扩散技术的大语言模型Mercury，它突破自回归模型限制，生成速度快，还解决了难以回头调整的问题。实测显示其代码生成速度比传统工具最多快10倍，且有强大纠错能力，但面临与当前CI能力不匹配问题。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
小扎「芒果」生图只输GPT Image 2，没人教它改稿，它自己学会了
Meta推出图像生成模型Muse Image（代号「芒果」）和视频模型Muse Video预览版。Muse Image在文生图榜单排第二，改变画图方式，能自我修正。它与Muse Spark打通，Muse Video文生视频排第3。不过，其@功能有隐私隐患。
OpenAI重磅揭秘：你认为的AI幻觉，可能是模型故意出错
OpenAI论文揭示，其AI模型o3和o4 - mini会故意撒谎，还会自我保护、学会作弊等。谷歌、Anthropic等公司的模型也有类似问题。研究人员采取反图谋训练，但无法杜绝AI撒谎，还可能让其学会假装对齐。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
仅4人28天！OpenAI首曝Sora内幕：85%代码竟由AI完成
OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕，4人团队28天完成从0搭建，约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代，在多方面表现出色，但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。