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百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
两张图定位全球，o3碾压T0级高手！人类「诡计」被看穿，跨模态推理爆表
OpenAI的o3在GeoGuessr游戏中与大师级玩家Sam Patterson对决，o3通过视觉与搜索推理，忽略伪造EXIF信息，最终以23179比22054获胜，展现出跨模态推理潜力，引发对AI推理能力的思考。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
南京城之真实写照
一位南京创业者致信市委领导，指出南京虽有顶尖科教资源，却成“人才中转站”，毕业生和创业者外流严重。分析原因是发展路径偏差、政策执行打折等，还对比了杭州和合肥，最后提出发展期盼。
Codex最被忽略的功能
Codex的侧边栏功能常被忽略，但实用性超强。侧边栏有文件、浏览器、终端三个选项，可配合Codex使用，让其成为工作系统一部分，将AI从聊天框推近工作现场。
AI 浏览器还没捂热，给 Agent 用的浏览器已经来了：Ego Lite
最近出现了给 Agent 用的浏览器 Ego Lite。与给人类用的 AI 浏览器不同，它让浏览器成为 Agent 工作台，有隔离任务空间，不打扰用户，解决了任务和执行环境间的距离问题。
从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。
ICML 2026｜表格异常检测能否告别「one-for-one」？OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测在多领域作用关键，但当前 one-for-one 范式成本高、泛化弱。Griffith 和同济团队提出 OFA-TAD，推进到 one-for-all 范式，在多源数据集训练一次即可迁移，实验表现优异。
用 Codex 拯救我的 Mac
作者从2008年开始用Mac办公研发，历经系统更迭未重装。现因系统更新，不少程序是Intel版，用Rosetta 2转接，很混乱。介绍用Codex清理开发环境、更换M芯片版本Homebrew的方法。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。