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告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
零营收！估值 90 亿美金独角兽 - Prediction Markets 炸裂硅谷
本文是 Altimeter Capital 合伙人 Freda Duan 对 Prediction Market 的解读。它在 2024 年美国大选后进入公众视野，Polymarket 估值达 90 亿美元。其机制使结果比民调更真实，正重塑人们获取真相、定价未来的方式。
多模态BUG修复新SOTA：慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
别再手动百度了！让 AI 帮你“开挂”搜全网，效率 x10
随着DeepSearch问世，搜索模式正从传统网络搜索向智能体搜索转变。文章拆解Search Agent核心模块，围绕制定任务、搜索、优化、应用和评估分析，介绍各模块特点、架构及优化方向等。
OpenAI IMO金牌团队爆料：AI拒绝作答第六题
OpenAI IMO团队接受采访，透露让模型获IMO金牌的项目仅用两三个月、核心开发者仅三人。还谈及模型证明风格、第六题失分原因、解决千禧年大奖难题距离等，强调通用技术及面临的新挑战。
写代码从来不是瓶颈
Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码，而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易，但理解、测试代码成本更高，未解决根本问题，团队理解代码成本才是瓶颈。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，涵盖基础模型、工具利用、任务规划、知识综合等方面的演变与进步。
Nature报道：谷歌新模型1秒读懂DNA变异！首次统一基因组全任务，性能碾压现有模型
谷歌DeepMind团队推出生物模型AlphaGenome，能从1兆碱基DNA序列中预测数千种功能基因组特征，评估变异效应。它统一多任务，性能超现有模型，是生物领域里程碑，将助力理解疾病。