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o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
史诗时刻！AlphaGo神之一手突现，谷歌AI颠覆科研极限？
谷歌DeepMind推出AlphaEvolve，它取得多项数学成果，如改进4x4矩阵乘法、推进六边形填充问题研究等。它能自我进化，还可优化谷歌计算基础设施，预示人类与AI强大协作循环的未来。
codex负责人：codex就要过时了
Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。
用AI重新审视人类发明史：我们的技术本该比现在更先进吗？
美国研究员 Brian Potter 用 AI 分析 1800 年到 1970 年代 190 项重大发明，判断最早何时能造。结果显示多数发明没迟到太久，1900 年后发明间隔缩短，75%约束是技术性的。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
OpenClaw 引爆 AI 安全焦虑，Armadin 的 Agent 攻防闭环会成为新范式吗？
OpenClaw走红使agent自主执行任务能力受关注，也带来网络安全风险。传统安全体系难应对，Google高价收购云安全公司释放信号。Armadin构建agent swarm系统形成自主防御闭环，介绍其理念、产品、案例及面临的技术挑战。
具身导航，感知推理到底是「上帝」，还是执行控制是「命门」？| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录，浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面，还对未来5 - 10年发展做了展望。
4.5K Star 超极简！挖到一款更轻量的“纳米级 OpenClaw”，8 分钟直接理解源码！
作者挖到更极简的OpenClaw复刻项目NanoClaw，开源3天获4.5K Star。它基于Claude Agent SDK构建，抛弃臃肿设计，拥抱“定制即代码”理念。功能特性丰富，安全模型升级，核心仓库极简能力可无限扩展。