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Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光：30万次压力测试揭示AI规范缺陷
Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法，基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景，分析12个前沿大模型回答，揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。
陶哲轩痛诉很缺钱！科研经费暴跌67%十年最低，自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助，数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足，自掏腰包做科研，还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用，却能助力科技突破。
可塑的计算机Omarchy爆火硅谷，龙虾之父自掏100万投资
Ruby on Rails 作者 DHH 推出 Linux 发行版 Omarchy，将 AI agent 嵌进系统底层，有独特设计和功能。自带安装脚本，安装快。获十位大佬各 100 万美元赞助，多家系统也在探索 AI 嵌入，它有望开启 Agent OS 时代。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。
连续自回归的dots.tts：小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型，路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts，是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型，有准确度高、可扩展等特点，还开源了代码。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。