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SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
DeepSeek连发两篇论文背后，原来藏着一场学术接力
2026年1月，DeepSeek连发两篇论文，一篇解决信息稳定流动，另一篇聚焦知识高效检索。研究发现其与字节Seed团队存在“接力”，如mHC改进字节Seed的HC，Conditional Memory引用多项工作，梳理关系能助理解论文与架构创新方向。
数学大佬在前面拓荒，AI研究员在后面捡宝，菲尔兹奖还能拿来破AI「黑盒」？
菲尔兹奖级纯数学成果落地大模型训练。佛罗里达大学团队用三维挂谷猜想解决大模型“黑盒问题”，GeoLAN加几何约束，效果显著。菲尔兹奖得主Jacob将入职OpenAI，AI在数学领域成果频出。
上市后的摩尔线程，重心从造芯变成建生态
上市刚满15天的摩尔线程在MDC 2025大会展示全栈技术成果，回应市场关注。其创始人强调生态是GPU行业核心，正构建MUSA生态体系，MUSA架构升级，还揭晓‘花港’架构及两款芯片技术路线。
全错！谷歌实锤AI越乖洗脑越深，现行安全指标沦为废纸
Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
摆脱遥控器，波士顿动力人形机器人，开始「长脑子」干活了
世界人形机器人运动会引发对人工遥控机器人的争议。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型，展示其自主收纳整理成果，模型构建有流程，成果显著，研发遵循三项核心原则。
吴恩达评Agent现状：MCP尚处“蛮荒”，单Agent跑通已是“奇迹”，A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话，评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’，单Agent跑通不易，A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等，给出创业建议。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。