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深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒？首篇社会物理学引导的深度学习（SGDL）综述深度解析
近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。
清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明
清华大学科研团队用自主研发的AI数学家系统（AIM），以人机交互模式解决均匀化理论研究问题，形成约17页证明。研究系统性总结五大高效人机交互模式，在三方面取得突破，还提出未来研究方向。
不止剪辑！剪映的未来是一站式AI视频平台
剪映产品负责人宣布，其野心是成为一站式AI成片的创意伙伴。今年对AI文字成片功能系统性升级，整合豆包、DeepSeek模型，新增多种功能，还推出剪小映应用，要打造一站式AI视频编辑平台。
抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。
不是幻觉！Claude自下指令甩锅人类，百万上下文沦为降智重灾区
Claude深陷「角色混淆」Bug，分不清自己的话与用户指令，长上下文成了降智「重灾区」。开发者Gareth Dwyer记录了该bug，研究发现问题出在底层架构的角色标记缺陷。学术界也关注此问题，整个行业需系统性应对。
综述 | Agentic RL for LLM的最新进展与未来挑战，idea满满
该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望，介绍其与传统LLM - RL区别，从核心能力和任务视角阐述其应用，梳理支撑系统，指出核心挑战与未来方向，展示通向通用AI的希望之路。
揭秘大模型评测：如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程，包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战，如设计维度和集，还给出评测方法及案例，像蚂蚁评测集、业务自动化评测。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点，实验验证其性能提升显著。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。