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AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
LeCun亲自出镜打脸质疑者！憋了20年的AI世界模型，终于爆发了
LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。
清华给电子显微镜加上Agent，DeepSeek V3全程调度，数天流程缩短至几分钟
清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
SOTA大模型遇上加密数据评测：Qwen3未破10%，o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越，但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测，用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型，结果显示模型表现不佳，还分析了模型“犯难”原因。
SpAItial发布超逼真3D空间基础模型
德国AI初创平台SpAItial获1300万美元种子轮融资，发布超逼真3D基础模型。其核心技术能理解3D世界，可基于文本或图片生成3D场景，在多领域有革新可能，虽有竞争，但未来有望推动AI三维突破。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。