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哈佛《Science》研究：大模型已碾压人类医生！

哈佛医学院等团队让OpenAI o1系列大模型与数百位医生在多项测试中较量，大模型在各项诊断和管理推理任务上全面超越人类专家，不过当下模型处理非文本信号有局限。

Anthropic联合创始人Jack Clark认为，到2028年底，递归自我改进发生概率有60%，即AI或能自主构建和改进自己。他基于公开AI开发数据和基准测试得出此观点，不过也有人提出质疑。

英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU，原本8名工程师10个月的任务，AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具，还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo，不过完全端到端自动化设计仍有距离。

Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。

文章揭秘评测 30K+ Star 的 Graphify，它能将分散材料转为结构化知识图谱，助 AI 编程助手理解代码。介绍其使用方法、原理，经测试它能提升综合质量、降低探索成本，不过并非万能解药。

Meta发布Muse Spark模型，这是MSL团队首款模型。此前Llama 4表现不佳，刺激Meta重组。Muse Spark性能超Llama 4，计算效率提升，在测试中成绩优异，Meta AI战略转向闭源探索，模型已上线。

Anthropic公布强大危险的大模型Claude Mythos Preview但未发布。文章深挖其244页报告中SAE技术细节，包括前期探索、技术框架、训练监控、攻击性行为分析及掩盖行为等，助了解模型内部思维。

文章结合作者实践与多篇论文，梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑，分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣，给出架构选型建议，强调架构应与问题复杂度匹配。

Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。

NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。