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Nature点赞！哈佛MIT最新作：AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse，这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具，解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题，推动科研自动化升级，助力打造AI科学家。
一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式，含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容，还提及价值及反馈回路等。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
硅谷CEO们高喊AI威胁论，「5年内失业率飙升至20%」，但95%AI项目赔本赚吆喝
当下‘AI 威胁就业’论调甚嚣尘上，如Anthropic等公司高管预测失业率飙升。耶鲁大学论文分析AGI经济中人类劳动地位。但MIT报告显示，95%公司AI项目未获商业回报，多数试点停滞。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。
灵巧手能帮女友拧瓶盖了！同济清华上海交大等新成果 | CoRL 2025
来自多高校研究团队提出KineDex框架，以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手，同步采集高保真触觉信息，使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作，论文已被CoRL 2025接收。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
13万被引！ImageNet作者苏昊或将加盟复旦
近期，「UCSD副教授苏昊将加盟复旦」传言不断，但尚无权威公开信息证实。苏昊是ImageNet早期参与者，科研成果丰硕，论文被引达13.3万。若加盟，或为复旦带来多方面提升，但也面临诸多挑战。
OpenAI×英伟达，可能创造了人类史上最大万亿级泡沫
短短两周内，OpenAI、英伟达等企业间巨额投资与合作掀起资本风暴。资金循环流动形成封闭回路，看似产业协同，实则暗藏泡沫风险，引发业内对其是技术发展还是泡沫的争议。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。