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UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」，还有多远？
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI，原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕，智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题，未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。
国产物理AI黑马杀出！超越GPT与斯坦福Biomni，狂揽生物制造SOTA
恩和科技发布全球首个面向生物制造的物理人工智能平台 SAION AI，打破大模型只能虚拟辅助的刻板印象。它有认知、控制与闭环执行三层架构，在多项测试中表现领先，具备多方面核心优势，推动生物制造进入智能工程时代。
故意“装菜”答错问题，AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型，Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升，可从技术和规则层面防控。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。
老黄秘密武器曝光：AI一夜设计芯片，顶人类顶级工程师10个月！
英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU，原本8名工程师10个月的任务，AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具，还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo，不过完全端到端自动化设计仍有距离。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互，其核心分检索、规划、执行三步，已在百度亿级流量场景跑通。
让AI像人类一样认知真实世界！UCLA谷歌强强联手，长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考，是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准，让AI有构建、维护和利用长时记忆能力，实验超基线16.5%，但有依赖模拟器预设的局限。
人人可用、真能落地，阿里用Agent掀翻了数据分析的牌桌
文章介绍阿里全资子公司瓴羊升级“智能小 Q”，这是阿里在数据分析赛道的首份 Agent 答卷。分析了数据分析从可视化、可决策到可行动的三阶跃迁，阐述智能小 Q 在准确性、企业级能力、价值增量方面的表现及应用案例。