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EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
2025年最戳心的纪录片：程序员的变与不变，太真实了
文章围绕《十字路口》纪录片，讲述开发者在 AI 时代的变与不变。AI 使开发权下沉，传统开发者角色被重新定义。纪录片记录开发者蜕变，展现其在行业变革中的选择，揭示技术革命中“人的价值重构”。
从 MCP 到 Agent：构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践
本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系，涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容，还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
GPT4核心成员、清华校友赵晟佳任Meta超级智能实验室首席科学家
Meta约一个月前宣布建立「Meta超级智能实验室」，为重振Llama雄风招揽人才。扎克伯格任命GPT4核心成员、清华校友赵晟佳为该实验室首席科学家，其履历亮眼，新研究范式或指明Meta科研方向。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系
本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容；Agent可自主决策调用工具；MCP是Anthropic开源协议，降低模型与工具集成成本，获大厂支持。
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
AI"学霸"也解不出高中题？耶鲁、复旦发布MMSciBench，揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准，揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱，英文推理或效果更好。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。