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仇太深！奥特曼炮轰A社“反人类”
奥特曼在采访中批评AI安全派观点“反人类”，还围绕AI发展相关问题给出见解。如他认为AI会成伟大技术，但社会和经济适应慢；应让人类掌控未来，用AI赋能人类；谈了算力、产品等多方面事宜。
谷歌新研究：大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会'，研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关'，实验表明教AI'吵架'更有效，其'社交技能'通用，给开发者带来新启示。
出了两道真题考 GLM-5.2，Opus 4.8 和GPT 5.5 陪跑
作者对GLM - 5.2、Opus 4.8和GPT 5.5进行两项测试。一是审计Skill体系，GLM - 5.2覆盖skill数多、找出冲突多，还挖出bug；二是做世界杯夺冠推演器网站，Opus表现出色，GLM - 5.2省token，Codex有巧思但结构有缺陷。
美国视频生成老炮儿，入局世界模型
Runway发布首个通用世界模型GWM - 1及一系列变体，包括GWM Worlds、GWM Avatars、GWM Robotics，均基于Gen - 4.5构建。还对Gen - 4.5升级，新增原生音频生成、编辑和多镜头编辑功能。
今年诺奖成果曾遭质疑无用，但华人团队用它研制了未来芯片的「钥匙」
2025年诺贝尔化学奖成果MOF曾因稳定性差、成本高，实际应用寥寥。如今，海外华人科研团队用其造出纳米级液体芯片，能执行逻辑运算，有记忆效应，成果发表在Science子刊。
开源端到端语音大模型：直接从原始音频输入，生成语音输出
目前大模型大多只能输出文本，人机音频交互不顺畅。Step - Audio团队开源端到端语音大模型Step - Audio - AQAA，能直接听懂音频问题并合成语音回答，介绍了其架构和各核心模块。
Anthropic长文：多智能体协作模式，五种方法及其适用场景
Anthropic官方长文总结5种多智能体协作模式及适用场景，指出何时用多智能体或单智能体更好，还分析各模式工作机制、适用场景、易翻车点，给出架构选择和新手操作建议。
Codeforces难题不够刷？谢赛宁等造了个AI出题机，能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架，利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议，在测试用例生成上可靠性佳，还能生成新问题，同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
DeepMind让AI当「上帝」，导演一场只有AI演员的「西部世界」
Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发，提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构，将工程师与设计师角色分开，能灵活构建多角色生成式AI系统，满足不同需求。
对话 Synergy 团队：「龙虾」之后，下一代智能体正演变为「互联网公民」
两年间，AI Agent能力与数量爆炸。Synergy团队认为，下一代智能体应是“智能体公民”，需跨过建立身份、学会协作、实现进化三道门，还探讨了其对互联网的影响及人机共处问题。