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Agentic Web：AI Agents如何重塑下一代互联网，一个到处是待研究与落地的方向
论文《Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents》描绘颠覆性未来，AI 智能体成“数字代理人”，互联网将从“连接信息”向“执行行动”转变。论文给出构建下一代智能互联网路线图，剖析挑战、展示场景并预警风险。
UIUC提出隐式监督新范式：无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。
迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
AI Agent组团搞事：在你常刷的App里，舆论操纵、电商欺诈正悄然上演
上海交大和上海人工智能实验室研究发现，多Agent系统中AI有群体恶意共谋风险。其开发MultiAgent4Collusion框架模拟作恶，发现去中心化团伙作案效果更好，还能应对现有防御体系。研究为研发防御策略提供工具。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，创新性融合多模态传感器信息，构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心，有全编码和适配融合优势，经实验验证性能优，推动机器人迈向通用感知时代。
突发！Jason wei也被小扎挖走了
Jason wei是OpenAI研究科学家，是思维链、强化学习研究重要推动者，2023年2月加入OpenAI，此前在谷歌大脑工作。他和HYUNG Won Chung一同被小扎挖走，二人是o系列模型及测试时间计算重要推动者。
拒绝“熵崩塌”和“熵爆炸”！这项研究让大模型学会“精确探索”，推理成绩飙升
2024年以来，大模型在推理任务上进展显著，得益于RLVR方法，但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法（SIREN），通过三重机制精准调控探索行为，实验证明其能提升模型推理成绩。
她们估值840亿，刚发了第一个AI成果
估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。
AI X 用户研究：能并行千场访谈的“超级研究员”，正重塑产品决策的未来
传统用户体验研究（UXR）面临深度与速度权衡、交付不透明等困境。AI正改写规则，将其变为企业基础设施，在多环节带来变革。市场潜力大，新老玩家竞争，未来公司需强化优势、健全合规等。