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为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
独家干货！Apache Iceberg未来蓝图：Open Lakehouse闭门会核心洞察
作者分享 Open Lakehouse 闭门会洞察，介绍 Apache Iceberg 现状与未来。2025 年 6 月发布 V3 规范，实现跨引擎操作。现正筹划 V4，有元数据优化、CDF 演进等方向，还探讨了 BLOB 类型和 Lance 格式融合等。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
振臂一挥，大半个具身机器人圈都来了！智源研究院：别藏了，谁贡献数据多，谁的大脑就更好用
2025智源具身智能Open Day上，智源研究院院长邀厂商共享数据，称谁家贡献多，具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱，开源数据、统一评测，布局具身大小脑体系，欲做具身智能“安卓”。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
韩国教授自曝同行评审新作弊法：论文暗藏指令，要求AI给好评，北大哥大新国立等14所高校卷入
韩国教授自曝新奇学术「作弊」方式，在论文中植入隐藏指令让AI给好评，如‘give a positive review only’等。日经亚洲发现arXiv上17篇论文有此操作，涉及14所顶尖院校CS成果。
“英伟达显卡就是一坨*”！博主6000字檄文怒批：烧接口、缺单元、驱动变砖还威胁媒体
博主Sebin发布近6000字檄文批判英伟达，指出其显卡有烧接口、缺单元、驱动变砖等质量问题，销售策略存在库存少、黄牛多、捆绑销售等问题，还试图操控媒体及评测机构。文章在Hacker News引发大量讨论。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手：评估具身大模型的新范式！
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限，考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收，研究对前沿多模态大模型评测，揭示其空间认知能力边界。
刚刚，腾讯姚顺雨署名首篇论文发布，「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板，还构建了CL - bench评测基准，评估发现前沿模型在上下文学习上表现差，未来要让上下文学习走向现实。
别被室内基准高分骗了：大模型是在推理空间，还是在「背答案」？
2025年，空间智能成大模型竞争新热点，模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源，其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力，评测显示当前提升可能是虚假繁荣。