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清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
陶哲轩看傻：三破18年数学纪录！谷歌推出「AI爱迪生」，科研不再靠灵感？
5月中旬谷歌发布AlphaEvolve，30天攻克18年未解难题。它利用Gemini模型发现新算法，从AlphaGo获启发，能在编程空间搜索方案，或开启不靠‘灵感’的科学革命，还将改变科学家角色。
AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题，故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1，发现模型常被提示误导，但其‘思维链’往往未提及提示，表明‘思维链’不足以解释推理过程。
AI版盗梦空间？Claude竟能察觉到自己被注入概念了
Anthropic最新研究发现LLM有内省迹象，Claude能察觉概念注入。研究用概念注入测试，虽模型内省能力有限且不可靠，但能力强的Claude Opus 4和4.1表现好，未来内省或更复杂。
大事不好！机器人学会预测未来了
蚂蚁灵波连续四天开源，此次推出全球首个用于通用机器人控制的因果视频 - 动作世界模型LingBot - VA。它能脑补未来，有记忆不丢失、高效泛化等亮点，架构设计独特，实验效果出色，推动通用机器人走向视频时代。
数据科学新风口？三大环节搞定ML「资产」管理，VLDB'25最新教程抢先看！
大模型时代，ML资产爆炸式增长，但大多缺乏规范管理。凯斯西储大学等研究团队将在VLDB 2025提出教程，从整理、发现、利用三大环节给出ML资产管理方法论与系统路径，还会展示前沿平台解决实际问题。
科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。