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读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
突破125年世纪难题！北大校友联手科大少年班才子破解希尔伯特第六问题
1900年希尔伯特提出23个数学难题，其中第六个‘物理学的公理化’被称为数学物理的终极挑战。125年后，北大校友邓煜、中科大少年班马骁与陶哲轩高徒扎赫尔・哈尼在该问题上取得重大突破，填补了牛顿力学与玻尔兹曼方程间的逻辑鸿沟。
Anthropic公开8万人访谈：害怕AI替代我，更怕没有它
Anthropic公布对8.1万Claude用户的调查，人们向AI吐露心声，AI带来帮助同时也引发担忧。81%的人认为AI已帮到他们，人们用AI提效以掌控生活，不同地区对AI诉求不同，还存在五组期待与担忧的张力。
给AI打个分，结果搞出17亿估值独角兽？？？
大模型竞技场LMArena官宣拿下1.5亿美元A轮融资，估值升至17亿美元。它前身是Chatbot Arena，由LMSYS创建，核心成员多为顶尖高校学霸。LMArena评估规则有趣，成新模型必测榜单，计划用新资金运营平台、扩团队。
氛围感编程，说干就干用AI手搓一个微信带货小程序
非技术岗位的市场人尝试搭建AI荐香微信小程序。从想法萌芽到开发上线，介绍了用微信小店功能、AI编程工具实现的过程，还分享大模型接入、连接小店等技术难点及UI优化、上架要点，展示了AI编程潜力。
用AI写代码的真实体验：聪明却“不靠谱”的顾问，你敢用吗？
作者Luke Kanies曾是AI与LLM怀疑者，试用Vibe Coding后，认为要把AI当不太靠谱的外部顾问。用AI学Swift编程，发现它是糟糕架构师，但找语法错误快，相处中可让其做琐碎工作，不能全信它。
用超图撕开知识边界：16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。
南大团队直击大模型高分神话：人类90分，最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大，还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。