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仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
95 后团队做 3D 大模型，拿下头部游戏重磅合作，正在定义 3D 生成的新规则
影眸科技年轻团队携 3D 生成模型 Rodin 获头部游戏合作。其研究入选 SIGGRAPH 最佳论文提名，还完成融资。新模型 Rodin Gen - 2 提升生成质量与可控性，在多领域应用，定义 3D 生成新规则。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
ICLR2025 | LLM为什么能拒绝回答有害问题呢？
该论文首次系统性研究注意力头在LLM安全中的作用，提出Ships和Sahara方法，在极少参数改动下显著降低模型安全性，发现不同模型安全头高度重叠，为理解模型安全机制提供新视角。
Muon作者仅用一篇博客，就被OpenAI看中了
Keller Jordan 2024 年 12 月 8 日发布博客提出用于神经网络隐藏层的优化器 Muon，能提升训练速度。他未发论文，称只信速通。其案例显示 OpenAI 重能力。博客对前沿指标描述或过时，Muon 有诸多实证成果。
90后华人副教授突破30年数学猜想！结论与生成式AI直接相关
90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑化提供论证，与机器学习、生成式AI密切相关。