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大模型训练的不稳定性有望彻底解决，MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer，用谱正则化替代层归一化，认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡，发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界，且工作完全开源。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
陶哲轩再爆：一个月三破18年未解难题！AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题，在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破，和差集指数θ从1.173050提升至1.173077，刷新加法组合学天花板，展示了AI与人类协作的新范式。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
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。
AI长身体，直接做实验！自主通用科学家，科研界的Scaling Law来了
本文探讨未来科研范式「自主通用科学家」（AGS），它将AI与机器人技术结合实现科研全流程自动化，有望突破人类科研限制，引发科学范式变革，还介绍了相关架构、优势及面临的挑战和应对策略。
Agentic Web：AI Agents如何重塑下一代互联网，一个到处是待研究与落地的方向
论文《Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents》描绘颠覆性未来，AI 智能体成“数字代理人”，互联网将从“连接信息”向“执行行动”转变。论文给出构建下一代智能互联网路线图，剖析挑战、展示场景并预警风险。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
蚂蚁具身研究首次亮相！就解决了机器人「看」透明玻璃这些难题，还开源了
蚂蚁灵波科技开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth，针对性解决机器人识别真实世界的「玻璃问题」。其构建双线并行数据集，提出掩码深度建模思路，在深度补全等任务中表现出色，且已具备落地能力。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。