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斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络（PINNs）在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架，通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态，还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。
这次，LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型（LLM）能力提升，其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标，还提及社区关注方向，指出结合多种手段才能把解释变知识。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
奥特曼爆料：GPT-5重构彻底一切！一人顶五个团队
GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单，谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃，年轻人要掌握AI工具，还提出评估大模型智力新指标等。
Altman亲自发博客点赞，这两大杰出人才是谁？
Altman发博文介绍OpenAI两位核心研究员Jakub Pachocki和Szymon Sidor，称他们结合前沿研究与工程实践，对公司发展至关重要。文中还介绍两人履历贡献，提及OpenAI“宫斗”及用户对ChatGPT语音和GPT - 4o的不满。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。