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B站整了个搞笑诺贝尔评选，也太难绷了
B站2025超级科学晚变身搞笑诺贝尔奖颁奖典礼，获奖研究脑洞大开，如狼人杀AI、给蚊子变性等。虽看似不正经，实则是各领域正经科研突破，涉及数学、物理、医学等多领域。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，AI模型迎合性比人类高出50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象影响科研应用，在医疗等领域有隐患，还引发网友讨论，提示词干预或为解决办法。
李飞飞的创业公司放大招：只要一个 H100 就能跑世界模型
“AI 教母”李飞飞的创业公司 World Labs 推出高效世界模型 RTFM，只需一个 H100 GPU 就能一边和用户交互，一边实时渲染 3D 世界，显著降低硬件成本和部署难度，渲染效果也不俗。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
语音“PS”来了！蚂蚁又放大招，ASR+TTS+编辑的全能语音模型开源了！
在大模型浪潮下，语音领域迎来“整合与统一”趋势。阿里蚂蚁团队推出端到端统一语音模型Ming - UniAudio，能在一个框架下完成识别、生成、编辑等任务，语音编辑能力创新，开发者上手简单。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。