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LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下，“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架，能提升开源模型鲁棒性，还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。
ThinkChain：一个让Claude边调用工具边思考的开源框架
ThinkChain是展示Claude高级能力的Python项目，其核心创新是将工具执行结果注入Claude思维流，改变AI与工具交互方式。它支持零配置启动，有丰富工具集，还具备交互式命令等特性。
AMM｜西工大 董戴玮、索玮、寇家庆、张伟伟：PINN-MG——受多重网格启发的迭代法与物理信息神经网络混合求解框架
西北工业大学团队提出PINN - MG框架，结合迭代法与物理信息神经网络。迭代法消除局部高频振荡误差，PINNs校正全局低频误差，在多方程测试中加速效果显著，还克服不定亥姆霍兹方程求解发散问题。
Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。
苹果新论文发出惊人一问：What do your logits know?
苹果AI研究团队提交论文《你的logits知道些什么？（答案可能会让你惊讶！）》，触及大模型底层逻辑及苹果看重的用户隐私与数据安全。研究通过实验揭示模型信息留存状态，指出存在隐私泄露隐患。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
我的Agent系统设计思路
作者介绍内容生产系统newtype OS，以写Newsletter为例展示其运作，包括主Agent Chief的工作流程，如获取文档、制定大纲、分配任务等，还阐述使用AI工具的思路，后续将添加自我总结模块。
卡帕西都整破防了：AI Coding没门槛，可部署环节真嗯啊的难
AI Coding界明星卡帕西公开吐槽，代码不再是AI编程瓶颈，部署才是。他以自己开发「菜单图片生成器」的经历为例，指出部署环节问题频发。他认为应让AI调用和配置，还推荐了Stripe Projects等优化产品。
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。