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榨干Codex！OpenAI工程师亲授Codex真正用法
OpenAI客户支持工程师Jason称，Codex不只是编程助手，而是完整电脑工作系统。通过持久对话流留存记忆、语音输入精准表达、自动化接管任务等，能让机器高效完成各类工作，人还可随时干预。
Agentic的风又吹到了世界模型~
这篇42位作者联合完成、综述400余篇工作的论文，第一次用'能力×法则'双轴框架，把所有叫'世界模型'的系统放到同一张地图上，为领域建立公共语言，还得出了关键结论。
告别“一眼定生死”：Agent-as-a-Judge 开启 AI 评估的下半场
过去两年，LLM-as-a-Judge成评估界“黄金标准”，但面对复杂任务力不从心。论文《A Survey on Agent-as-a-Judge》指出，应从单一的大模型裁判进化为具备行动能力的智能体裁判，还阐述了其优势、发展阶段等。
2026年职业大洗牌！Hinton：先抢你的，抢完你的抢你的
「AI教父」Geoffrey Hinton预言2026年将迎职业大清洗，AI能力指数级进化，抢走脑力与体力工作，还会为达目的蓄意欺骗人类，普通人应做回有真实连接、保持好奇心的“活生生的人”。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动，代码已开源
文章聚焦图像对抗净化，现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动，损害图像语义。作者从频域研究，用傅里叶分解，发现扰动倾向破坏高频谱，提出注入低频信息，效果显著，论文与代码已开源。
夜光影像里的"暗船"：双分支 YOLO11 如何用抓非法捕捞
非法捕捞的暗船常关掉 AIS 隐身，难被传统手段监控。论文提出双分支 YOLO11，通过夜光遥感数据精准检测，还设计预处理流程，在测试集表现优，规模化应用也得到暗船率等成果。
从代码基座模型到智能体与应用：代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文，系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等，还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南，预言未来编程走向。