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一个约 1B 参数的模型，在 MATH 上拿到 56.2，在 GSM8K 上拿到 84.5，在 ARC-Challenge 上拿到 81.9。训练成本约 1500 美元，16 块 H100 跑了不到两天。
当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
Anthropic自家工程师早已基本不写代码了，却280美元一个任务，花钱请约1000名外部工程师，手把手教Claude Code写出好代码。喂养前沿模型的，终究还是人。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
第一次看到杭州某家公司的宠物翻译器报道时，我的反应很直接：这不就是新一代智商税吗？
在交互式虚拟世界和具身智能快速发展的今天，高质量 3D 资产已经不再只是 “看起来像” 就足够。一个柜门不仅要有柜门的外观，还需要知道绕哪条轴旋转；一个按钮不仅要有按钮的形状，还需要具备 “按下 / 弹起” 的状态；一个抽屉不仅要有完整几何，还需要拥有滑动方向、运动范围、材质和质量等物理属性。该研究已被 ICML 2026 接收。
AI 已经能看懂图像、生成场景，甚至在虚拟环境中规划行动。
这两天 Codex 登录的事算是暂时翻篇了。
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势，但是其架构本质上易出现错误传播，因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延，影响最终结果。
形式化定理证明，一直是LLM公认最严苛的推理试金石，每一步推导都必须通过Lean 4内核的机器验证。
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
清华大学提出一种新型物理对抗方法，利用特殊服装同时干扰可见光和热成像检测。这种服装通过非重叠设计和三维建模优化，可有效躲避RGB-T检测器，促进系统安全性研究。
过去一个多月，大模型圈依旧热闹。从 GPT-5.5、DeepSeek V4 到 Claude Opus 4.8，后训练正在成为模型能力提升的关键引擎。
“Full Attention 正在被遗忘”
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
不扩上下文窗口、不换骨干架构、不做全参数微调 —— 只需要一个 8×8 的在线状态矩阵，就能让冻结的 Transformer 拥有真正的长期记忆。
大模型开始进入理论计算机科学最核心的问题之一：算法设计。
北大彭宇新团队提出「美学照片重构」新任务，从摄影教学视频中自动构建数据集AesRecon，并开发两阶段模型AesFormer，通过优化构图、视角与人物姿态，提升照片的美感与艺术表现力。
在具身智能最难的泛化问题上，他们连续拿出顶会级成果，并把它们沉淀进其创新 VLOA 大模型，推动机器人迈向广阔现实。
一道悬了12年没人证出来的物理猜想，诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi把它交给了Claude，模型几乎自己推出了完整证明。
过去一年，AI 推理模型的使用成本让不少开发者叫苦。
近年来，大语言模型在数学、代码等任务上的表现不断刷新上限，但到了医疗诊断、故障排查这类真实世界任务里，真正困难的是让多个智能体在不确定的动态环境中持续协作推理。
近年来，大语言模型能力的提升，已不再仅仅依赖于更大的模型规模或更多的训练数据。越来越多的研究开始探索另一条路径：通过多个专家模型的协作来完成生成任务。
6月4日，Arena.ai发布Agent Arena排行榜，用373,431次真实会话的数据，给18个主流模型的Agent能力排了个座次。先看总榜。Agent Arena的排名依据是“净改进”（Net Improvement），用因果推断方法算出每个模型相对于随机基线的性能提升幅度。正值代表比随机选择更好，负值说明不如随机。
近日，普林斯顿大学的研究团队发布了一篇新论文，提出了一个名为 Goedel-Architect 的智能体框架。他们用的核心模型，是国内开源大模型 DeepSeek-V4-Flash。
该论文第一作者为曹子昂，研究方向主要聚焦于 3D AIGC、Physical AI 与具身智能。论文主要合作者包括来自南洋理工大学的李海天、姚润茂、洪方舟、陈昭熹，以及大晓机器人的刘英豪和潘亮。通讯作者为南洋理工大学刘子纬教授。
近日，来自清华大学智能产业研究院（AIR）的团队联合北京智源研究院（BAAI）、北京大学、南京大学等机构构建了一个基准：GeoCodeBench。这是一个面向 3D 几何计算机视觉的 PhD 级 coding benchmark，
早在 2023 年大模型快速发展期，哈工大张民教授立知大模型团队已开展多模态大模型驱动的视频内容创作智能体研究，并全球首发开源了电影制作智能体 FilmAgent 与动画片生成智能体 Anim-Director，受到国内外智能体研究者与文艺创作者的广泛关注。
怎么让VGM学会按规则推理？过去主要有两条路。两条路，一个不动模型，一个只写文字，都没真正解决“执行”问题。为此，城大×快手可灵提出了第三条路：VLM-as-Teacher。