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所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈

北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。

本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。

传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。

面对Claude Opus 4.6和GPT Codex 5.3的攻势，谷歌升级Gemini 3 Deep Think，在多项基准测试刷爆SOTA，推理成本降低82%。它还走进科研工程领域，其研发团队有不少华人，如姚顺宇、Yi Tay。

OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2，相比GPT - 5.1在多实用领域更强，视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力，还介绍核心团队多为数学专业新面孔。

谷歌凭借Nano Banana功能让Gemini应用月活达6.5亿，单季营收破千亿。Nano Banana由多团队融合能力打造，引发全球热潮，吸引年轻和国际用户。文中还探讨其诞生、传播原因及图像编辑未来，提及谷歌发展规划。

Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR，以SRR三元组范式实现高效精准解析，3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B，还介绍了安装部署、适用场景等。

现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。

清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。

GPT-5发布后引争议，网友看法不一。奥特曼回应将全面更新，如翻倍ChatGPT Plus用户使用限额等。OpenAI团队在AMA问答中也解答诸多问题，包括让4o回归、研究多模型并用等。