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清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
打破日韩技术垄断，看国产高端MLCC如何赋能AI机器人
随着数智浪潮到来，AI 赋能的机器人革命正揭开产业变革帷幕。MLCC 作为核心被动电子元器件，已渗透至现代机器人架构中六大关键模块。不同类型机器人对 MLCC 性能要求不同，微容科技构建差异化产品矩阵，打破日韩技术垄断。
100个产品原型同时跑、新模型Mythos断层领先，连skills效果都好到让团队意外：Anthropic内部到底在发生什么？
Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 在播客中透露，未发布的新模型 Mythos Preview 带来“断层式跃迁”，在安全漏洞检测等方面表现出色。Anthropic 内部可同时跑上百个产品原型，执行成本降低。还介绍了 Cowork 开发、应用及产品打造经验。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度，指出开发中‘简单’是假象，复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点，通过案例说明其落地困境，提出将其视为系统组件，先求稳定可靠，还提及开发思路、模式及最新进展。
1美元买10颗星？顶会曝出GitHub假星灰产，热门仓库或藏木马
ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的，大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司，公开了检测方法和源码。刷星短期有用，长期是负资产，还可能藏木马，研究团队给出治理建议。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
谷歌AI掌门人、诺奖得主Demis：AGI 需要打破“金鱼记忆”，而谷歌无论泡沫破裂与否都将是赢家
谷歌AI掌门人Demis接受专访，回应AI是否有“金鱼记忆”、AGI定义等尖锐问题。他认为通往AGI需突破，大模型是核心组件；真正AGI要能执行人类所有认知任务，离实现还有5 - 10年；还看好智能眼镜，强调保护用户对AI信任。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。