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Fable5仅做对3.5%！大模型会看图，但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision，评测显示无外部工具时，大模型与人类准确率有近 9 倍差距，用工具后虽提升但仍远不如人类，还说明了其出题与避免取巧的方式。
对话涌生智能杨梦：AI for Bio的下一场竞争，是把实验闭环验证真正做出来
随着科技巨头进入生命科学领域，AI for Bio竞争升级，焦点转向模型能否进入科研流程。涌生智能与上海人工智能实验室发布成果，为跨越鸿沟提供新路径。对话涌生智能杨梦，探讨相关技术路径、产业思考等。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
世界模型的新用途：不做选手，去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”，而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋，做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型，还能做机器人训练的“场地”。
Claude还是最强，但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流，起初用DeepSeek和Qwen问题多，换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距，便宜与省心模型该怎么选成问题。
人形机器人设计正在向仿真器低头！40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象，为让仿真系统和强化学习更顺，一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’，指出仿真应服务设计而非主宰。
看完快手这场沙龙，我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。
让 AI 自己做增长：基于OPC和Harness思想的自主增长系统探索
文章围绕让AI自主做增长，基于OPC和Harness思想构建自主增长系统展开。介绍了系统背景、做法、多Agent架构落地方案，还提及踩坑问题、解决方案及对未来的思考，如完善数据集、探索OPC + AI Agent模式。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。