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诺奖得主用AI凭空造出基因剪刀,比进化几十亿年的那把还准
7月16日,《Nature》刊出消息,诺奖得主Jennifer Doudna团队用AI造出自然界不存在的CRISPR酶,改了30%的序列仍能用,比天然版本更精准。创业公司Profluent也生成全新Cas9,脱靶编辑率大幅降低。
横扫八大数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决大模型长程数学推理瓶颈,在八大数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。
多模态大模型别盲目刷题!诊断-生成-强化闭环,找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’,存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架,通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力,实验效果显著,还强调训练应具备诊断能力。
Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了,15小时Star 数飙到3.5万!开源是延长软件寿命的最佳方式
由 Sam Altman 支持的现代终端 Warp 正式在 GitHub 开源,OpenAI 成新代码库创始赞助商。Warp 团队认为传统开发模式遇瓶颈,开源可汇集全球创意,还在功能上开放,引发社区热议。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征:UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS,用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心,SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS,跳出传统桎梏,用生成式流匹配重构视觉感知范式,实现SOTA提升,还展现诸多优势,证明Flow Matching理论普适性。
VLM剪枝新SOTA:无需重训练,注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常,影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法,在多模型、剪枝策略及基准上验证有效,为多模态模型部署提供新思路。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
NTU等联合提出A-MemGuard:为AI记忆上锁,投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下,记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架,通过共识验证和双重记忆结构,解决防御难题,使投毒攻击成功率暴降超95%。
代码生成要变天了?被质疑架空后,Yann LeCun携320亿参数开源世界模型“杀回来了”
美国当地时间9月24日,Yann LeCun团队发布320亿参数代码世界模型CWM。它创新训练方式,能模拟代码执行。性能测试表现出色,还开放检查点。Meta AI业务重组,CWM发布或表明未彻底放弃开源。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准:大模型搞金融,连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp,含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距,凸显金融AI能力评估重要性,还揭示了关键能力差距。