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Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
太空算力排队到2030年，这家初创公司不等了：自己造火箭把数据中心送上天
5月11日，太空基础设施Cowboy Space完成2.75亿美元B轮融资，估值达20亿美元。其创始人Baiju Bhatt计划自造火箭，将上面级改造为在轨数据中心。但造火箭门槛高，轨道数据中心面临经济、延迟等难题。
开源打破“AI黑箱”！集结全球大咖，GOSIM Paris 2026带你看懂Agent时代大变局
GOSIM Paris 2026在巴黎举办，是面向开发者的开源AI技术大会。大会由GOSIM主办，CSDN等联合打造，聚焦AI能力落地应用。首日Keynote多位大咖探讨AI相关问题，还有三大论坛、工作坊、Hackathon等活动。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
神秘具身团队又放出一连串很炸的Demo视频…自进化模型，技术路线曝光
神秘具身团队放出一连串Demo视频，其内部代号“MVP”的模型让机器人似人般思考决策。视频展示机器人在不同场景下的表现，如躲避推搡、做家务、机器人协作、高效收纳等，体现对物理规则和人类习惯的理解与自进化能力。
蒸馏出「乔布斯」之后，他说Apple AI完全是shit
文章用女娲.skill蒸馏出乔布斯等人物，借乔布斯之口评Apple AI，指出Siri弱在vision。还介绍女娲造出的8个skill，对比其与ChatGPT角色扮演的区别，说明可蒸馏不同对象及用途，最后展示蒸馏喜剧技巧写的吐槽段子。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考？模型来告诉你！自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。