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基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文 | NeurIPS'25
港科大论文指出，随着科学问题复杂度提升，传统科研范式显露出局限。基础模型（FMs）横空出世，具备通用性、规模与知识覆盖、推理与生成能力，可能引领科学进入第五范式，但也面临偏见、幻觉等问题。
琶洲模方亮剑：第四届琶洲算法大赛大模型前沿技术分论坛暨琶洲模方孵化项目展示圆满举办 | 甲子光年
9月23日，「第四届琶洲算法大赛大模型前沿技术分论坛暨琶洲模方孵化项目展示」举办。活动汇聚各界精英，展示琶洲AI产业化成果。清智·琶洲模方首批孵化成果亮相，还有主题演讲、签约仪式等，最后AI问辩将气氛推向高潮。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
从诡异视频到假论文，AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行，如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等，背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是，AI生成的低质量论文渗透到学术领域，危害知识纯粹性和科研公正性。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
小米玄戒O1，五个争议问题与解释
文章围绕小米玄戒O1提出五个争议问题并解释。涉及是否为国产、自研芯片，手机SoC研发难点、小米做SoC原因及玄戒O1是否成功，还结合苹果、高通等案例阐述芯片产业分工等知识。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。