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谷歌发布首个AI+教育RCT实验，传统教材要凉？
谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统，有两阶段AI生成框架，构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明，使用该系统的学生学习效果和体验更好，还介绍了其可用场景。
DeepMind新论文炸锅：AI全自动进化算法，写出专家都想不到的解，网友：这可能就是“王牌”
谷歌DeepMind让LLM驱动的智能体AlphaEvolve改写、进化算法代码。选定CFR、PSRO框架，只开放关键决策逻辑给LLM，通过生成、运行、评估、筛选循环，进化出VAD - CFR和SHOR - PSRO算法，表现超人类手工版本。
33%！Claude、GPT、Gemini 在真实网站上集体翻车，ClawBench 把 AI agent 打回原形
ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务，结果惨烈，如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个，GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题，为评估模型提供标尺。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
MetaGPT 用户智能体发布，开启端到端自主软件测试新范式！
当前AI软件领域代码生成智能化发展快，但测试验收仍靠手动，效率低。MetaGPT推出用户智能体，研究团队发布RealDevWorld框架和AppEvalPilot实现端到端自动化评测，解决复杂软件质量评估难题。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
Nature子刊：太空中建数据中心，无限能源，浙大首次证实可行！
浙江大学和新加坡南洋理工大学新研究探索太空碳中和数据中心可行性。太空有太阳能与散热优势，提出轨道边缘和轨道云数据中心方案，还建立全生命周期碳效率评估体系，虽有挑战但前景好。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。