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世界模型最新综述！中科院联合MBZ、NTU、Oxford系统梳理前沿进展
中科院联合多机构及顶尖学者合作，系统梳理世界模型建模范式、方法等，归纳为四大分支，还梳理其在多领域应用、基准数据集等，讨论走向通用智能面临的障碍。
全球最强开源「定理证明器」出世！十位华人核心，8B暴击671B DeepSeek
八大顶尖机构推出开源定理证明器Goedel - Prover - V2，有32B和8B两版本。它在多个基准测试击败671B的DeepSeek - Prover，采用创新技术，以少算力刷爆SOTA，十位华人是核心贡献者。
Sora2还在5秒打转，字节AI生视频已经4分钟“起飞”
字节和UCLA联合提出Self - Forcing++方法，无需更换模型架构或重收集数据集，就能生成分钟级长视频，最长达4分15秒，高质量且开源，在长、短时长生成上性能领先。
AI智能体也有「蜘蛛感应」，防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累，研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架，利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%，在主流数据集和新基准测试中表现优异。
比思维链准43%！逻辑脑+大模型直觉，推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果，给大模型外挂「逻辑脑」，结合答案集编程与LLM，构建神经 - 符号框架，提升空间推理准确率，让AI能说清逻辑、跨任务迁移，迈向更可靠的通用推理。
阿里王牌Agent横扫SOTA，全栈开源力压OpenAI！博士级难题一键搞定
阿里昨晚开源通义DeepResearch，在多项权威基准上表现出色，超越OpenAI、DeepSeek。模型、框架、方案全开源，开发者可在相关平台下载。它告别一问一答模式，像研究员一样工作，还构建了独特数据体系。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
AI Agent也有体检中心了？诊断级安全框架AgentDoG正式开源
上海人工智能实验室今日开源全球首个具深度诊断能力的AI智能体安全护栏框架AgentDoG。它能精准定位风险、解释决策成因。团队提出三维风险分类法，构建数据合成管道，实验表现领先，还集成归因模块。