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AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，结果意外，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构表现差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式表现更好。
押注Agent，林俊旸带着新公司杀回来了
前阿里Qwen负责人林俊旸创办Pragmatik Labs/语用科技，研究跨数字与物理世界的下一代agent。红杉中国、高榕创投领投，腾讯等跟投。其目标是用agent实现终极生产力，有独特技术底色与愿景。
黄仁勋拉六大金融巨鳄入局！狂砸5000亿美金建AI工厂：算力即收入
英伟达黄仁勋拉Apollo、黑岩等六家金融巨鳄入局，将调动超5000亿美元资本建AI工厂。他认为AI从研究走向生产，算力即收入，且英伟达算力特殊，具备基础设施资产投资属性。
双榜SOTA！微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中，AI长期记忆能力成瓶颈，传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis，受认识论与认知科学启发，在两大权威长期记忆基准达SOTA性能，工作被ACL2026主会议接收。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
刚刚，OpenAI新Transformer火了！Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用「循环深度」推理方法，思考Token减少但性能提升，不过其思考过程难监控。此前业界已对「循环Transformer」有研究，该架构适合数学编程任务，Astra实力获验证，GPT - 6或即将发布。
Claude的脑子里，也长出了一块「意识」
Anthropic论文研究Claude潜意识与意识，发现其内部有类似人脑功能分层，揪出J - space。经多实验验证其特性，还能用J - lens检验AI“心里话”，但离“AI有意识”尚远。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。