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如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
创智&交大发现AI能动性新规律, 78样本胜GPT5实现软件+科研自动化
上海创智学院和上海交大刘鹏飞老师团队发现AI能动性新规律，LIMI仅用78个样本就超越GPT - 5达14.1%，提出能动性效率原则，即AI能动性不仅源于数据丰富性，更来自战略性构建，为AI系统开发开辟新路径。
macOS Harness：AI 自己写代码，操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。
能让DeepSeek自进化的Harness！LlamaFactory作者开源新工具：0.2元自动造Agent
LlamaFactory作者郑耀威团队开源的PenguinHarness，是全球首个支持多Agent自进化的Harness，能自动构建、评测和改进Agent。它成本低、速度快，适配众多模型，还有严格契约保障安全。已在生产场景应用，效果显著。
用短视频成本生成长视频，字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型，其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%，质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务，提出MoC机制并阐述实现方法。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
Anthropic Labs 负责人：AI 时代做产品，最大的陷阱是「做太多」
Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 在播客中探讨 AI 时代产品建造问题。他以重建 Bourbon 为例，指出 AI 加速开发有弊端，还分享产品易过度建设、需接受重写等观点，也谈到团队结构、企业客户矛盾等内容。