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红杉中国xbench全球首发，AI智能体真实战力揭榜！
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench及相关论文，采用双轨评估体系和长青评估机制，首期发布两个核心评估集并综合排名，还提出垂类评测方法论。它能追踪模型能力与实际场景价值，解决现有评估难题。
手握1000项专利的“药物狂人”，为何在AI制药时代选择逆行？
手握约1000项专利的再生元联合创始人乔治·扬科普洛斯，在AI制药成热点时选择逆行，坚持内部研发、人类遗传学和基础生物学。他批评跟风，强调深入理解疾病机制，认为AI可增效但不能决定方向。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
Skill 火了，但它可能只是个过渡品
大家认为给 Agent 装技能包是未来，但云玦科技的“零 Skill Agent”能自己造工具并碾压基于 Gemini 3 Pro 的 Agent。文章回顾 Agent 用工具三阶段，指出 Skill 是过渡品，不过现阶段仍实用，未来会进化。
锁定角色，「多主体」也可控！个性化文生图，给你PS般交互体验
LayerComposer革新个性化图像生成，能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小，解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点，实验表现出色，未来将促进人机协同创作。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。
刚刚，苹果官宣iphone搭载最强AI，每年给Google 10亿，不愿在信ChatGPT。
早上苹果与Google官宣的新闻刷屏，下一代苹果基础模型将基于Gemini构建。苹果因自研来不及且人才流失，选择花10亿买Google模型。还分析了未选OpenAI的原因，以及隐私方面的问题。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。