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模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。
通往 AGI 之路的苦涩教训
Google DeepMind CEO 预测 5 到 10 年有 50% 概率实现 AGI。本期《万有引力》直播对话将探讨通往 AGI 之路的教训。6 月 27 日，唐小引将对话刘嘉，从其学术轨迹解答 AI 路上的教训，还会剖析技术路径。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection，让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制，实验证明该框架能提升智能体能力。
PolyVivid实现多主体视频定制，身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互，上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法，还介绍技术原理、演示效果，证明其在多领域有实用价值。
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。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
关于GPT-6 Astra的三条判断｜甲子光年
北京时间9月4日凌晨，OpenAI发布GPT-6 Astra，演示其多种能力。「甲子光年」判断：GUI没消亡，是软件兼容层；Astra会“吞噬”App入口；传统Benchmark难描述Agent，任务闭环成关键。
Linux 基金会推出 Akrites 项目，防护核心开源软件免受 AI 网络威胁侵害
Linux 基金会发起 Akrites 项目，获超 20 家机构支持，旨在保护关键开源软件免受 AI 网络威胁。它建立协调框架，改进漏洞处理方式，补充现有工作，反映网络安全理念转变。