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机器人伸手时，杯子被挪走了：LIBERO-MAX用22.4万次仿真检验动态可靠性
本文介绍了斯坦福等多校研究者提出的机器人评测基准LIBERO-MAX，针对机器人执行任务中途环境变化的痛点，设计配对测试方案，经大规模仿真评测现有模型性能，为机器人动态鲁棒性改进提供标准化测试平台。
大模型转行土木工程！首个「打灰人」评估基准：检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令，考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力，但未达工程一线要求。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
OpenAI发布GPT-5-Codex：独立编码7小时，能动态调整资源，token消耗更少
OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex，属GPT-5特殊版本，有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源，token消耗少，擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束，破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
12毫秒暴露自动驾驶致命缺陷，北航新研究实现场景感知的动态物理对抗攻击｜TPAMI2025
近日部分L3级自动驾驶车型获批上路，但自动驾驶感知系统存在缺陷。北航等机构提出DynamicPAE框架，实现场景感知的动态物理对抗攻击，解决多维度挑战，在多场景表现优异，被TPAMI2025录用。