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只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文

谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。

卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。

抱抱脸热门排行榜出现R1变体模型DeepSeek-TNG-R1T2，构建于多个父模型之上，在智能与输出token长度间达新平衡点，速度快且测试表现佳，还给出与不同模型对比的选择建议。

Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。

上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。

作者介绍了AI Coding进展超预期，普通人协作就能做出实用作品。重点讲了扣子编程，它是云端Coding Agent，适合小白，接入多个大模型。还介绍了Doubao Seed 2.0升级，最后探讨了编程趋势。

当下具身智能行业存在缺乏真实场景验证、评测标准模糊等问题。2025年原力灵机与Hugging Face推出RoboChallenge评测平台，2026年1月更新榜单。AI科技评论从技术和核心设计角度对其进行深度拆解。

Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现，仅改动8KB的AGENTS.md文件，就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案，后者完胜，还解决了上下文膨胀问题。

METR报告称Claude Opus 4.5能持续自主编码5小时，超OpenAI最强编程模型。AI编码智能体任务时长指数级增长，不过迈向AGI仍面临长期记忆难题，未来一年该领域或有突破。

康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。