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大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
3亿美金种子轮！ChatGPT大神联手DeepMind牛人，要造一个真正的“AI科学家”
9月30日，OpenAI的ChatGPT创造者之一William Fedus和谷歌DeepMind的GNoME项目负责人Ekin Dogus Cubuk成立Periodic Labs，获3亿美元种子轮融资。公司要创造“AI科学家”和自主实验室，从物理科学切入，解决超导、半导体等领域问题。
手机也能跑，腾讯混元一口气开源4款小模型
腾讯混元团队开源4款小模型，最大7B。可在低功耗场景运行，支持微调。是融合推理模型，有快、慢思考模式，在多领域表现出色，亮点是agent和长文能力，已落地多元业务场景。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
Karpathy最新预言：不开放、不脚本化的软件将在AI时代“灭绝”
Andrej Karpathy预言，不开放、不脚本化的传统软件在AI时代将‘灭绝’，他点名Adobe全家桶等软件风险高，认为未来赢家是‘天生文本化、可脚本化’产品，软件‘可AI协作性’将成生死分水岭。
AI 出图为什么总很土？2100 星开源 Skill 用 244 行给了答案
AI出图常显土气，开源项目`gc - minimal - zine - poster`用244行文档给出答案。它将日系zine感拆分为可执行指令，规定九个渲染问题，还给出取值区间和自检方法，能防止风格自我复制，且适配多种Agent。
AI 能力越来越强，那么它生成的代码，人类还需要去理解吗？
《代码整洁之道》作者罗伯特·C·马丁不逐行看 Agent 代码，设好测试框架通过就行。Notion 工程师 Geoffrey Litt 在会议探讨人类是否需理解代码，多数人认为需要，Litt 分享理解代码方法。
Claude Code与Codex六大组件拆解
文章指出如今如GPT - 5.6等模型的裸能力相近，但装进Claude Code 或 Codex CLI 后表现差距大，原因在于Agent Harness。它将编码智能体拆解为六个核心组件，详细阐述各组件作用与意义。
GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
Resolve AI：为什么 AI SRE 领域有望诞生下一代 Datadog
文章分析了 AI SRE 领域发展现状，指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品，包括多 Agent 机制、应用场景等，还提及融资、客户情况，对比了与 Traversal 差异，探讨了 AI SRE 未来趋势。