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AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
狂涨 9.5K star！！又一款轻量好用的web自动化项目，太爽了！！
介绍开源项目Nanobrowser，它是基于Chrome扩展的AI网页自动化工具，通过多智能体协作系统理解自然语言指令完成复杂网页任务，开源免费、保障隐私，有诸多实用功能，已获9.5K star。
Karpathy：大模型交互的第三种范式来了？这是不是夸大其词
Anthropic 上线 Claude Tag，可让团队在 Slack 与 Claude 协作，能完成写 PR、数据分析等任务，有多人协作、积累上下文等特点。Karpathy 认为这是大模型 UI 第三次大改，但评论区有质疑，不过有大咖背书或成‘数字员工’。
谷歌AlphaGenome登Nature封面！破译生命基因暗物质
Google DeepMind团队的AlphaGenome模型开源并登上Nature封面。它能以单碱基精度破译百万碱基对DNA序列调控密码，在多项基因组轨迹预测任务表现出色，还可用于疾病研究，虽有不足但潜力巨大。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
Claude Sonnet 4 支持百万上下文了，AI Coding 的想象力更大了
Anthropic宣布Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口，容量为之前5倍。该功能已在部分平台公测，将推给更多用户。它支持复杂任务，有新定价和成本优化方案，获早期用户高度评价。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
Anthropic 发布第四份人类经济指数报告：AI 对全球工作的影响仍然不均衡
Anthropic发布第四份经济指数报告，提出“经济基元”概念，用五个基础指标衡量AI使用情况。报告发现任务越复杂，AI加速效果越明显，不同国家使用方式有差异，还提及“去技能化”等情况及对生产力的影响。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。