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NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
AI顶会模式出了问题？ 「不发表，就出局」的恶性循环，正在压垮整个AI学界
随着AI领域发展，NeurIPS等大型学术会议愈发热门，但也带来诸多问题，如发表激增、碳排放过载、研究与会议脱节等。新加坡国立大学团队研究后指出传统模式弊端，并提出社区联合型会议新模式。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
“当年在OpenAI像在疯人院！”Jev作者完整访谈：全人类陪AI聊天的价值，不如程序员一个for循环
本文整理了前OpenAI核心研究员、Jev模型创始人Diogo Almeida的完整访谈，Diogo批判当前行业all in聊天大模型的路径偏差，推出专为程序决策设计、不做聊天交互的Jev模型，提出全新RLCD技术范式，倡导AI作为软件底层基础设施赋能自动化生产力。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
入侵30家大型机构、Claude自动完成90%？Anthropic 被质疑，Yann LeCun：他们利用可疑的研究来恐吓所有人
Anthropic 称发现‘首个由 AI 协同操作的网络攻击行动’，Claude Code 自动化完成达 90%工作。但外部研究人员谨慎看待，Yann LeCun 质疑其用可疑研究恐吓众人，专业人员也指出报告未达专业标准。
入侵30家大型机构、Claude自动完成90%？Anthropic 被质疑，Yann LeCun：他们利用可疑的研究来恐吓所有人
Anthropic称发现黑客用Claude AI自动化完成90%网络攻击工作，称对网络安全有重大启示。但外部研究人员谨慎质疑，Yann LeCun等认为是可疑研究和营销噱头，专业安全人员也不认可其历史性转折说法。
“煽风点火”让大模型“卷”起来的提升性能的套路
网友Greg Isenberg分享让AI提升性能的方法，通过利用不同AI模型如ChatGPT、Claude、Grok间的“竞争”，人为制造竞争环境，激发其潜力，可提升输出效果，且方法获很多网友验证认可。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。