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ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
比 BeautifulSoup 快 784 倍！这个自适应爬虫框架，我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling，它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题，具备极速爬取、自适应解析等核心功能，适用于电商数据采集等场景，还给出使用方法和项目地址。
CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
Nature 正刊收录！清华 FIB 实验室揭示：AI 提升科学家个人影响力，却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明，AI 在自然科学应用广泛，提升科学家个人影响力，但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据，还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
Ilya罕见发声：大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称，AI正从「规模时代」走向「科研时代」，主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题，给出独特见解。
2025（第七届）深圳国际金融科技大赛启动，激发高校学生AI创新潜力 | Q推荐
由多方联合举办的‘2025深圳国际金融科技大赛’9月26日开赛。大赛已办七年，本届设人工智能、数据分析赛道，响应国家号召，为学生搭实践平台，设50万奖金，9月26日起高校学生可报名。
ACL首届博士论文奖公布，华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖，获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min，其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外，还有三篇论文获提名，包括李曼玲等学者的成果。
硅谷顶级AI天才成「团宠」：布林请吃饭，奥特曼约打牌
天价薪酬、创始人亲自出马、派私人飞机接送，为抢夺顶尖AI人才，硅谷大厂猛下血本。OpenAI、谷歌等公司不惜重金，争夺「超级明星研究员」，AI人才稀缺也迫使一些公司采取创意招聘策略。