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LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
苹果炮轰AI推理遭打脸，GitHub大佬神怒怼！复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。
OpenAI 正式发布企业级 AI 落地实践报告：7大经验教训
OpenAI发布《AI in the Enterprise》报告，分享与7家“前沿公司”合作将AI引入企业的经验教训，涉及提升员工效能等方面，并阐述7条关键经验及案例，还提及企业集成AI工作流等新趋势。
Claude Sonnet 5：更强，但更贵，每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5，但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳，推出促销价，不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
卡帕西630行代码炸出81个智能体，4天协作跑2333次实验，公布预训练十大发现
Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验，提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作，智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现，还衍生出表现出色的auto - discovery项目。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
字节开源版Seedance发布，超越Sora 2！
字节Alive团队发布开源版Seedance 2.0，在人类评估中超越Sora 2等。它通过统一架构、时空对齐技术和非对称训练策略，解决声画不同步和画质音质难两全问题，还建立数据流水线和测试基准。