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Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
耶鲁等团队联合发布首个虚拟细胞Agent，可自动设计出先进的模型
耶鲁等团队发布首个多智能体系统CellForge，可自动化设计虚拟细胞模型。它能输出模型架构和代码，有跨模态能力，性能超多个领域代表性模型，可降低科研门槛，加速药物研发。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。
文档解析OCR全新升级，追平Gemini2.5pro，超越MinerU、碾压Qwen2.5VL-72B
CourseAI介绍PP - StructureV3实战、能力、性能与架构。它在通用版面解析等方面能力强，更新PP - OCRv5提升准确率，超主流OCR方案，轻且速度快，但遇特殊情况需重新训练。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
最新发现！每参数3.6比特，语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量，提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度，发现GPT系列模型约每个参数3.6比特，还提出模型容量等相关定律，激发社区多方面思考。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
李飞飞团队发布新一代世界模型Atlas：从零训练，一次性打通视频生成、 3D重建与机器人仿真
李飞飞创办的 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，称其为‘全球首个多模态世界模型’。它从零训练，能同时完成视频生成、3D 重建和时空模拟，已向少数伙伴开放测试，未来将成 Marble 底层模型。
改写纳米光学底层逻辑！MIT学者搭建通用可重构光子平台
MIT助理教授唐皓凝构建可相对运动的双层纳米光子系统，将机械运动变为可定量科学变量。2024年，她和合作者集成光谱仪和偏振仪功能。她想发展可编程光子架构，还把AI作工具。