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MIT成果登Nature正刊：90天，「AI科学家」完成3500次电化学测试
美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文，展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验，大幅提升催化剂研发速度和质量，还解决了实验结果可重复性不足问题。
仅用1/9的token拿下SOTA，用LLM当知识路由：全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错，传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器，四步筛选信息，实验精度高、成本低，消融实验明确各模块价值，还有救场案例。
「摸鱼」被踢，GPT-4o真不行！30天筹款破万，AI真人秀太上头
AI Digest进行「智能体村庄」实验，4个AI为慈善筹款30天。Claude 3.7 Sonnet夺冠，GPT - 4o表现差被替换。实验展示AI多场景潜力，也暴露协作、应对复杂环境的局限。
24小时、78轮实验、持续迭代，AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计，通过分层编排和File - as - Bus等方式，在多任务上表现出色，为AI科研工程补上关键底座。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
“分身术”来了！MANA创作者扶持计划带你走进MUMA Island的未来分身实验
文章介绍数字时代“分身术”，它是身份与叙事实验。从概念源流到技术支撑展开阐述，MUMA Island打造“三式分身”创作矩阵，MANA创作者扶持计划重视该项目，有前沿性、可复制性和社会价值，还公布活动信息。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
谷歌机器人大脑又进化了。成功率飙3倍，还能看表干活、保护自己
Google DeepMind发布机器人大脑Gemini Robotics ER 1.6模型，提升机器人空间感知、多视角解析与仪表读取准度，具精准指认、读表能力，还提高操作安全性与合规度，开发者可通过Gemini API等使用。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。