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一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域,分析自2023年以来80多个实现,提出4维度分层分类法,全面剖析4种实现架构,如单体、流水线、多智能体和混合架构,并阐述各维度演变与进步。
OpenClaw代码越改越崩?新研究EvoClaw揭示:Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw,揭示AI在持续开发场景下表现不佳,成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力,提出DeepCommit重构演进历史,分析各模型在持续演进中的局限与问题。
L4大方向有了:理想自动驾驶团队,在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上,理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲,阐述了‘从数据到训练’的系统化思路,提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
陶哲轩再爆:一个月三破18年未解难题!AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题,在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破,和差集指数θ从1.173050提升至1.173077,刷新加法组合学天花板,展示了AI与人类协作的新范式。
数学题干带猫AI就不会了!错误率翻300%,DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现,在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术,会让大模型答错概率翻3倍,DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式,总结出三种攻击模式。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。
代码榜刷满分,AI科研却撞墙?140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务,评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强,但科学发现能力弱,当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
OpenAI谷歌Anthropic罕见联手发研究!Ilya/Hinton/Bengio带头支持,共推CoT监测方案
OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic联合发表立场文件,提出CoT监测概念,认为是控制AI Agent核心方法。探讨其潜在机遇、局限,还提及不同公司对CoT监测的不同态度,如OpenAI乐观,Anthropic焦虑。
从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。
三分之一arXiv沦陷!CS论文65%被判「AI味」,数学仅0.7%
一份unslop研究显示,过去一年arXiv计算机科学领域65%新论文被检测器标红,但可能只是闻起来像AI。数学论文仅0.7%,或因检测器只认文字。研究有局限性,真实用AI比例可能更高。