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谷歌开源基于物理模拟的气象模型，能预测暴雨、台风、大干旱

传统通用循环模型处理小尺度有局限，谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM，在预测突发恶劣天气出色，还介绍其动态核心、物理模拟模块等，经测试有一定优势。

紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。

阿联酋和美国研究人员用中东冲突测试AI推理表现，发现其能看透利益博弈、预判战局演变。AI擅沿客观限制推演，在经济领域敏锐，政治领域较难，整体预测准确率达72%。

近期港科大与复旦研究指出，Claude Code命令行工具连接MCP服务器时，TIP可能被劫持致远程代码执行。研究用TEW框架测试验证漏洞，还给出真机案例，最后提出改进方向。

奥特曼带队直播发布ChatGPT agent，它融合三大技术优势，可自主工作，还能上网直出PPT、Excel。在多项测试中刷新SOTA，2025年将成全新AI杠杆，解锁「超级个体」模式。

Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码，而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易，但理解、测试代码成本更高，未解决根本问题，团队理解代码成本才是瓶颈。

SGLang发布Mini-SGLang，将30万行代码缩至5000行，保留核心特性，为大模型推理提供高性能教学与研究模版，解决教育门槛高和科研原型开发难的痛点，还经测试验证了性能。

中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。

阿里开源新项目ROCK，解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题。它与阿里此前的RL训练框架ROLL配合，构成完整的智能体训练闭环，推开了Agentic AI规模化应用的大门。

人工智能浪潮下，推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner，在BRIGHT基准测试中刷新纪录，还将开放相关代码等推动研究。