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AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
阿里版Claude Cowork杀疯了！一句话直出杂志级PPT，全球打工人变天
阿里QoderWork新版全面上线Windows。它是成熟的商业化办公桌面Agent，能处理文件、生成文档等。实测显示，它可整理图片、生成PPT和报告，还能处理重复工作。其具备安全防护、分级调度、功能扩展等特点。
比肩OpenAI Simple Codex，中国团队闯入Terminal-Bench全球第二！
Anthropic和OpenAI推出新模型后，基础大模型较量进入实战比拼。中国团队Feeling AI的CodeBrain - 1在Terminal - Bench 2.0榜单排全球第二，它聚焦代码编写运行，还能动态调整计划策略，展现出高含金量。
“Skills 不就是脚本套个壳吗？我十几年前就玩 AutoIt 了”
程序员常认为 Agent Skills 是脚本换壳，实则二者有本质差异。脚本按步执行，Skills 由 AI Agent 调度、用自然语言编排工作流。确定的事用代码，不确定的交给 Agent。Skills 降低成本、利于分享，进化快但有安全问题。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认，因缺电、缺机房空间，大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼，也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配，算力企业也在调整策略。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。
一句话生成无限逼真3D场景！匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳，且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架，用LLM Agent迭代优化和聚类策略，可按需生成3D场景，还能精准定位大模型空间推理缺陷。