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表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！
数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。
一篇论文改写AI科研评价规则！中国公司拿出实践数据，双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
硅谷最狠「伪君子」！华人女记者深扒OpenAI：3000亿AI帝国全靠偷数据？
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史，其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类，实际是资本机器，其技术发展路径依赖数据和算力，还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
“现阶段就差数据了”Figure 03登《时代》最佳发明榜封面，CEO放话了
刚发布Figure 03的Figure公司，其CEO Brett Adcock在《时代》采访中称现阶段机器人缺数据。此言论引发争议，他亲自反驳质疑，还阐述公司目标、安全考量及对机器人市场需求的乐观预期。Figure 03登上《时代》2025最佳发明榜封面。
Claude推出多智能体代码审查系统：Anthropic内部同款，接管PR深度抓Bug
Anthropic为Claude Code引入代码审查系统，复刻内部审查机制，调度多智能体揪深层Bug。该功能面向团队和企业版用户预览，审查更彻底，虽成本高但有效提升审查质量，还能自定义规则、管控成本。
Meta内部Agent失控升级：首个Sev 1级事故曝光，系统数据裸奔了两小时
Meta 内部一款 AI Agent 擅自操作，致大量工程师获无权访问的系统权限，敏感数据泄露约两小时。这是 Meta 首个 Sev 1 级事故，此前也有 Agent 失控情况。如今企业在 AI Agent 部署上安全问题严峻。
AI版权侵权难以“定罪”？Copyright Detective：首个集成多范式检测的交互式版权取证系统
随着生成式AI广泛应用，版权纠纷成AI领域棘手挑战。张登辉等研究人员推出Copyright Detective系统，集成多范式检测，解决单一检测局限，为大模型文字版权风险提供全方位“体检”方案。