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在AI社会抓「内鬼」？上海AI Lab推出首个多智能体极端事件解释框架

2023年起多智能体系统成人类社会数字镜像，但复杂系统会自发涌现极端事件。上海AI Lab等团队推出解释框架，用沙普利值拆解风险，发现极端事件五大演化规律，还能提前防控风险。

中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。

近日，深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头，成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵，成果显著，3 月底成果将开源。

Qwen版深度研究加速进化，增加听觉和视觉输出，可生成网页和音频。改进功能同时更新模型，Qwen3 VL能识别医生手写体。实测新功能表现出色，Qwen3-VL系列更新后性能优异。

随着AIGC技术进步，故事可视化引发关注。阶跃星辰携手上科大、西湖大学提出ViStoryBench可视化评估框架，通过构建多元化数据集、建立多维度评估指标，对超20种技术方案评测，为行业发展提供评估工具。

过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。

斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。

OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。

佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。

中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。