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智能体如何学会「想象」？深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力，世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式，并指出未来研究方向。
突发！Jason wei也被小扎挖走了
Jason wei是OpenAI研究科学家，是思维链、强化学习研究重要推动者，2023年2月加入OpenAI，此前在谷歌大脑工作。他和HYUNG Won Chung一同被小扎挖走，二人是o系列模型及测试时间计算重要推动者。
她们估值840亿，刚发了第一个AI成果
估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。
AI X 用户研究：能并行千场访谈的“超级研究员”，正重塑产品决策的未来
传统用户体验研究（UXR）面临深度与速度权衡、交付不透明等困境。AI正改写规则，将其变为企业基础设施，在多环节带来变革。市场潜力大，新老玩家竞争，未来公司需强化优势、健全合规等。
又一推理新范式：将LLM自身视作「改进操作符」，突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告正式发布 | LowCode低码时代
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告发布，指出低/零代码技术渗透率提升，主流厂商提供全链路方案。生成式AI与低/零代码融合成趋势，市场稳定增长，企业对平台综合能力要求提高。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。
AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。