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如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。
Nano Banana不及格，开源模型一分难求！上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam，覆盖10学科、1000题。实验显示，GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%，开源模型接近0分，暴露出模型在专业场景的短板。
AI 项目总踩坑？小团队、渐进研讨带你找到正确打开方式
Cloud Native Summit 2025奥克兰大会探讨企业借Open Practice Library将协作模式转化成果。Andrea Magnorsky分享Byte - Sized Architecture方法，Ahilan Ponnusamy与Andreas Grabner介绍企业采用AI的迭代式框架，强调小规模持续研讨。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
「一人公司」不强求，「Copilots 」更能填平 AI 产业落地的「Massive Delta」？
全球风险投资重心转向AI，2024 - 2025年AI融资额大增。虽资金流向头部通用公司，但Vertical AI交易数量有优势。其能吸引投资是因有商业回报机会，且新兴公司商业指标良好。不过通用模型落地有‘Massive Delta’挑战。
谷歌AI或摘千禧年大奖！华人博士破解百年数学难题，首次捕获奇点
谷歌DeepMind与顶尖机构合作发布重磅论文，用AI在三种流体方程中发现新型不稳定“奇点族”。借助“物理信息神经网络”，开创研究新范式，为数学等多领域带来突破，或攻克千禧年大奖难题。
iPhone 17牙膏挤爆，却没挤出AI！苹果再演诺基亚宿命？
苹果9月推出iPhone 17，其AI功能多是辅助或后台改进，未彻底颠覆体验。谷歌、OpenAI在AI布局领先。AI将重构手机产业，产业链面临洗牌，苹果若不重视AI，可能重蹈诺基亚覆辙。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。