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AlphaEvolve：陶哲轩背书的知识发现 Agent，AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve，结合Gemini模型与evaluator，能发现新算法。它源于FunSearch，可多领域应用，运行机制类似自然进化，其关键组件evaluator对其发展很重要，也标志AI进入自我改进范式。
全网惊了！陶哲轩带AI下场，33分钟「盲证」数学
菲尔兹奖得主陶哲轩携手ChatGPT打造开源数学概念验证工具，数天迭代至2.0版，可全自动或半自动证明。还支持渐近估计，上手简单、可扩展性强。此外，他用AI 33分钟“盲做”一页数学证明，重塑研究范式。
港大张清鹏 Nature 子刊最新研究：AI 结合血液多组学，提前 15 年预测心血管疾病风险
香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。
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。
AI祛魅之后：2026年将是AI脱下华丽外衣并穿上工装的一年
2026年AI将从概念验证迈向产业深处，展现实用价值。行业焦点从构建大模型转向让AI好用，还会从依赖算力扩张过渡到研究新架构。小模型崛起、智能体互联标准化、世界模型构建及物理智能落地成趋势。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI？
近日，XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent，在评测中领先。其采用AI4AI方法，让AI参与研发判断。团队接受采访，探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等，还分享了改进案例和未来方向。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
给野马套上缰绳：Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开，指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式，以悟空 AI 招聘为例说明落地，还分析行业标杆、未来趋势，给出心法。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
Anthropic自研AI面试官，深度访谈1250名职场人，揭示AI在工作中的真实影响
Anthropic发布Anthropic Interviewer工具，对1250名专业人士访谈。结果显示，人们对AI在工作中的作用普遍乐观但局部悲观，不同职业群体对AI态度和使用情况有差异，研究数据将公开。