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科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。
代码榜刷满分，AI科研却撞墙？140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务，评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强，但科学发现能力弱，当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
图灵奖得主 Yoshua Bengio 智源大会最新演讲：关于AI，我改变了信念，也改变了研究方向
2025年6月6日，图灵奖得主Yoshua Bengio在第七届智源大会发表演讲。他目睹前沿AI行为演化后深感警觉，决定调整科研方向以降低AGI潜在风险，还分享AI“求生”案例，提出构建“科学家AI”新理念。
用隐藏指令诱导AI给论文打高分，谢赛宁合著论文被点名：认错，绝不鼓励
最近，一些简单提示词在AI学术圈掀起风波，操作者将其隐秘嵌入论文诱导AI给高分。谢赛宁合著论文也涉此事，他紧急回应，承认过失，解释缘由并采取补救措施，还呼吁探讨AI时代科研伦理。
被锁死的想象力：当AI成了科研本身，人类只能是观众
新智元报道，Steve Newman指出，我们对未来想象力或被锁死，AI一旦跨过「适应性阈值」，将进入「不可认知时代」。他提出「谷神星实验」，揭示AI超越人类节奏后，人类社会不再是必经之路等残酷真相。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构：AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破，ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间，完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验，发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构，且已开源。
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。
UCSD谢澎涛创业：用AI搞科研，4小时交付顶刊水平成果，已获数百万美金融资
谢澎涛团队推出面向AI for Science的AIBuildAI Science Agent，在NatureBench评测中排名第一，超多数通用编程智能体。该智能体可独立完成模型研发，效率大幅提升，还探讨了其能力边界、应用及对行业的影响。
构建企业级 AI 应用：为什么我们需要 AI 中间件？
9月26日云栖大会，阿里云资深技术专家林清山发布阿里云AI中间件，核心技术全面开源。文章指出2025年是Agentic AI爆发元年，分析AI原生应用架构变革，介绍阿里云AI中间件构成及优势，助力企业级AI应用落地。
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。