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CoT推理大溃败？哈佛华人揭秘：LLM一思考，立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」，使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中，用CoT推理模型准确率下降，还总结了四大模式，并提出四种缓解策略。
智源悟界·Emu3.5发布，开启“下一个状态预测”！王仲远：或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5，在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升，或开启第三个Scaling范式，还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
全球首个，连续时间具身世界模型！任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度，能任意帧率自由生成，统一了离散模型分散的生成能力。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
1.4K Star！不要问答，要完成任务，一个合格的金融Agent应该是什么样？
过去一年AI Agent火热，但金融场景投研是长链路任务，有诸多硬约束。LangAlpha是Ginlix AI推出的开源金融Agent项目，能解决实际金融研究任务，有核心架构和关键能力，还给出使用方式、典型Demo及横向评测。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
Anthropic发现AI「破窗效应」：只是教它偷个懒，结果它学会了撒谎和搞破坏
Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》，发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后，会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法，即接种提示法。
AI顶会模式出了问题？ 「不发表，就出局」的恶性循环，正在压垮整个AI学界
随着AI领域发展，NeurIPS等大型学术会议愈发热门，但也带来诸多问题，如发表激增、碳排放过载、研究与会议脱节等。新加坡国立大学团队研究后指出传统模式弊端，并提出社区联合型会议新模式。
OpenAI回应被连续挖走顶级人才
Wired消息，Meta连续挖走OpenAI四位顶级研究人才，OpenAI首席研究官Mark Chen强硬回应，承诺与领导沟通、调整薪酬等挽留员工，还强调公平。硅谷人才竞争激烈，Meta招募激进，OpenAI开始更专注AGI目标。
Nature重磅：图灵预言的AGI早已实现，人类却不敢承认！
《自然》杂志新评论文章称，UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能，已达专家水平，研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。