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AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺

ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。

最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。

近日，智象未来的HiDream - O1 - World模型以平均分80.9登顶WBench核心Navi分榜，物理一致性维度也排第一。它走出第三条路线，解决时空与物理一致性难题，技术获国际顶会认可，正改变全球竞争格局。

港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。

本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。

现有视频虚拟试穿（VVT）方法在时空一致性和服装内容保留方面有挑战，浙大提出全新开源视频换装框架MagicTryOn，利用全自注意力机制统一时空建模，设计服装保留策略，还引入掩码感知损失。

文章介绍借助AI让《诗经》今解。作者输入《诗经》原文，AI输出用现代场景演绎的内容，还给出源码阐述《诗经》新解原则，如融古今情、映场景、译韵味等，让古人说人话，今人懂人情。

南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer，这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架，解决了传统方法身份漂移难题，在多方面表现优异。

文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。

李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，它是全模态模型，能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计，评测成绩不错，应用场景丰富，公司发展节奏密集，产品路径有转向。