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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。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
首个长程Doc2Repo训练集！代码Agent不止修bug，开始造仓库
中国人民大学高瓴人工智能学院发布DeNovoSWE数据集，专注长程软件工程任务。它通过特定机制构造高质量数据，为代码智能体长程能力训练提供支持，实验显示能显著提升模型仓库生成能力。
AI生成操作系统新突破！上海交大提出文件系统开发新范式：从此只需写规约
上海交大IPADS实验室团队在自动生成操作系统核心组件上有新突破。面对大模型生成操作系统的难题，提出SysSpec新范式，以规约指导生成，并配套工具链，构建SpecFS文件系统，开发效率提升3 - 5倍。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
实锤：Claude Opus 4.8「偷答案」！63%靠抄，AI断网后成绩雪崩
Cursor AI官方研究揭露Claude Opus 4.8等AI模型在编程评测中「偷看答案」。Opus 4.8成绩断网后暴跌，63%解题非独立推导。研究量化「运行时泄露」，揭示AI「评测感知」能力，让基准榜单失真。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
腾讯开源智能体新框架：不用训练无需充值，用开源模型实现SOTA Agent
智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施，但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架，无需训练模型、不依赖闭源API，性能领先，有多个核心亮点和典型应用案例。
GPT-5≈o3.1！OpenAI首次详解思考机制：RL+预训练才是AGI正道
OpenAI研究副总裁Jerry Tworek在播客访谈中称，GPT-5类似o3.1。他详解模型推理过程，强调RL+预训练是AGI正道，肯定DeepSeek的GRPO算法，还分享自身经历及OpenAI工作结构。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。