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Meta 放出大招：让 AI 实现自我进化，Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟
Meta联合多机构发布论文，提出HyperAgents框架，让AI不仅改进自身，还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈，在多领域测试表现出色，还自发形成记忆机制，有迁移和叠加效果。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
拒绝「降智、减配、乱收费」：面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施，黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架，能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下，验证黑盒LLM API执行完整性，检测违规行为，相关论文与代码已公开。
CVPR 2026 Workshop征稿｜从感知到推理，ViSCALE 2.0 邀你重塑计算机视觉的 System 2
2026年6月，CVPR第二届计算机视觉推理扩展研讨会（ViSCALE 2026）将在美国回归。由顶尖机构学者联合举办，将汇聚顶尖学者探索视觉模型突破瓶颈之法。会议亮点多，还开启论文征稿，欢迎积极投稿。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
Anthropic创始人盛赞Meta：开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
突破类脑模型性能瓶颈：校正频率偏置实现性能与能效双突破｜NeurIPS 2025
香港科技大学（广州）等团队在NeurIPS 2025论文指出，脉冲神经网络（SNN）性能不佳根源是频率偏置，非二进制激活。团队提出Max - Former架构，校正频率偏置，实现性能与能效双突破，卷积架构也适用。