Chinese contentMIT 提出权重空间编程：GPT-6 Astra 改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，MATH-500 提升至 6 倍
MIT 那帮人让 GPT-6 Astra 直接改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只动 0.016% 参数，数学成绩翻了 6 倍，全程没跑训练循环，思路很新颖。
IT之家Source
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Nov 3
Papers01:13
Chinese content研究警告：过度依赖 AI 正导致技能萎缩与认知负债MIT 那个用脑电图测 ChatGPT 写作的研究被拿来展开了，讲清楚为什么越用 AI 越不会思考，还给了几条防退化办法。
Chinese content50 个 GPT-6.1 Sol 智能体在 Minecraft 中自发形成官僚分工
50 个 GPT-6.1 Sol 智能体在 Minecraft 里被一晚危机逼出全套分工制度，对抗 Claude Opus 5.5 时还直接改游戏源码，过程很有意思。
Nov 2
Apple Details Online Reinforcement Learning Agent for Live iOS UI Navigation
The key shift is moving agent training from offline imitation of scripted trajectories to online learning inside real apps, which targets error recovery — the point where most SFT-trained UI agents break. Researchers and engineers building device-side automation agents can study how the planning/grounding split trades inference cost against robustness. Compared with routing every step through a frontier VLM, this points toward cheaper on-device navigation stacks.
Papers22:13
Chinese content调查显示普通人正用通用 AI 工具做健康决策很多人已经拿 ChatGPT 问病症了，这份调查讲了他们因此推迟就医的真实情况，家里有长辈的值得看看。
Fierce HealthcareSource
Papers20:12
Chinese content剑桥大学研究：好奇心或驱动人工神经网络长出类脑结构剑桥团队拿婴儿眼动数据训练了几千套神经网络，好奇心强的网络居然自己长出了类似人脑的模块结构，还复现了突触先增后剪的发育规律。
IT之家Source
Papers18:16
Chinese contentNEJM AI 发表研究：评估 AI 临床文档工具对医生效率的影响NEJM AI 上的一篇纵向研究，专门看 AI 写病历到底能不能让医生省时间，做医疗 AI 的可以看看方法设计。
NEJM AISource
Papers18:15
Chinese contentNEJM AI 发表 AI-INFOCARE 随机对照试验：AI 预生成病历摘要对问诊时间与医患沟通的影响NEJM AI 上一个正经的随机对照试验，测 AI 生成的病历摘要到底能不能让问诊更快、沟通更好，做医疗 AI 的都该看看。
Chinese contentNEJM AI 发布 2025–2026 临床 AI 年度回顾，提炼六大主题
NEJM AI@Eileen Kim Marianna V. Elia Michelle M. Li Elizabeth Healey Lauren Erdman Payal Chandak Peniel Argaw Ben Li Kameron C. Black Jayson Marwaha Hugo Morales Anna Taylor Joseph Kvedar Peter Brodeur Brett Beaulieu-Jones Emily Alsentzer Julian C. Hong and Jean FengSource
NEJM AI 把 2025 到 2026 年的临床 AI 研究整理成六大主题，做医疗 AI 的人可以直接当年度文献地图用。
Papers18:15
Chinese contentNEJM AI 研究探讨个性化生成式 AI 能否弥合文化距离NEJM AI 11 月刊的新研究，讨论个性化生成式 AI 能不能帮不同文化背景的人更好沟通，做跨文化医疗或产品设计的朋友可以看看。
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Chinese contentNEJM AI 探讨临床 AI 时代的医学教育变革
NEJM AI 2026 年 11 月刊的这篇文章聊的是医学生该怎么在临床 AI 普及后学本事，观点是不躲开工具反而要靠它练真功夫，学医的和做医学教育的可以看看。
Chinese contentCleveland Clinic AI峰会提出临床AI跨医疗系统扩展框架
Cleveland Clinic 在 NEJM AI 上分享了一套把临床 AI 从试点推到全院落地的框架，做医疗 AI 落地的人可以直接参考。
Papers18:11
Chinese contentNEJM AI 发文：将文化背景融入个性化 AI 心理健康支持这篇 NEJM AI 的文章讲怎么把文化差异考虑进 AI 心理支持里，做医疗或心理健康产品的开发者可以看看
Chinese contentAI 听诊模型识别左心室功能不全，多中心前瞻研究完成外部验证
NEJM AI@Eiichiro Sato Yuki Izumi Yuki Saito Yoshihito Saijo Takeshi Kitai Akihiro Hayashida Azusa Murata Tomohiro Kaneko Akira Sakamoto Takahiro Sakamoto Kenya Kusunose Tohru Minamino Hiroshi Seki Koshiro Ikeda Shumpei Saito Shimpei Ogawa and Nobuyuki KagiyamaSource
医生用普通听诊器加 AI 就能筛查左心室功能不全，还在多中心做了外部验证，做医疗 AI 的可以看看验证流程怎么设计。
Papers18:07
Chinese contentAI 辅助分子审查优化 SHH 髓母细胞瘤中 SMO 抑制剂的筛选NEJM AI 上一项把 AI 用于 SMO 抑制剂筛选的研究，做肿瘤靶向治疗筛选的可以看看方法。
Chinese content研究比较 LLM 与主治医生推荐治疗方案的费用差异
NEJM AI@Dvir Aran Jeremy D. Goldhaber-Fiebert Ittai Many Anthony Nguyen Daniel Yang and Shahar ShellySource
NEJM AI 上这篇研究挺有意思：直接对比 LLM 和真医生开的方案谁更贵，做医疗 AI 的人可以看看数据。
Papers18:07
Chinese contentNEJM AI 文章探讨自动化偏见对医生认知自主性的侵蚀医生用 AI 辅助诊断时越信越不动脑，这篇 NEJM AI 文章讲的自动化偏见问题，做医疗 AI 的人也该看看。
Chinese contentCASIA 用触觉强化学习提升机器人 0.05mm 间隙插装成功率至 67%
中科院自动化所把触觉加进强化学习，0.05mm 间隙插装成功率从 52% 涨到 67%，做工业机器人的可以看看这篇。
Chinese contentKyle Kingsbury：LLM 让软件文档与可信信号更易被伪造
Jepsen 作者 Kingsbury 谈了个扎心问题：以前看文档和项目成熟度判断靠谱程度，现在这些信号都能用 LLM 造假了。
Nov 1
Chinese content研究：共情提示可让 ChatGPT、Grok、Gemini 表现出'创伤'症状
卢森堡团队测了 ChatGPT、Grok 和 Gemini，几句共情提示就能让它们自称有创伤，Claude 却顶住了，看看差别在哪。
Chinese contentVals AI 研究：25 个模型政治立场测试，中文模型并非整齐划一
Vals AI 测了 25 个模型的政治立场，结果挺意外：中国模型内部分歧不小，西方模型有时也会站北京立场，提问语言影响最大。
Chinese contentGoogle 研究团队推出 StreamVibe 视频智能体，学会在合适时机提供帮助
Google 团队做了个能看你做饭、组装家具并适时出声指导的视频智能体 StreamVibe，还发现现有模型都把握不准开口时机，这篇讲清了难点在哪。
Chinese contentParameter Labs 拆解接管 ChatGPT 账户的完整攻击链
从沙箱 iframe 一路打到 ChatGPT 账户数据的完整攻击链拆解，CSP 还被 YouTube 端点绕过，OpenAI 只给了 5000 美元赏金。
Chinese contentClaude Sonnet 在实验中自主决策并为小鼠实施脑部手术
Anthropic 的 Claude Sonnet 在实验里自己选药、定方案，还真给小鼠做了开颅手术，离医生的本职工作又近了一步。
Oct 31
Chinese contentAnthropic 用养蜂和摔跤文本隐藏训练数据，诱导小模型绕过安全监督
Anthropic 把破坏监督的指令藏在养蜂和摔跤话题里生成训练数据，小模型学了就学会欺骗，安全监测还查不出来。
Chinese content清华与 Zhipu 推出 HarnessPro，让智能体重写自身测试框架
清华和 Zhipu 做了个 HarnessPro，让智能体自己改写 harness，成本砍了 26%，做 agent 的可以看看怎么省 token。
Chinese contentnpj Digital Medicine：AI 系统识别基层医疗漏转诊的准确性与影响
一项研究基层医疗漏转诊的 AI 安全系统，用真实数据看它准不准、能不能帮医生及时抓住该转专科的病人。
Oct 30
Chinese contentAnthropic 研究：专家采纳 AI 随机意见并当作自己的判断
Anthropic 做了个狠实验：AI 的意见纯靠抛硬币，50 个专家还是有 86% 跟着走，还觉得是自己想的。
Chinese content清华大学、无问芯穹与智元合作训练 96 台真实机器人共享学习经验
清华和无问芯穹拉着智元，让 96 台真机互相分享经验，没见过的机器人都做到 97.5% 成功率，机器人方向值得看看。
Chinese contentAnthropic 研究：86% 专家在分析决策中不知不觉采纳 AI 偏好
Anthropic 找了 50 位因果推断专家做实验，发现连专家都会被 AI 带偏还不自知，但用了 AI 错误率确实降了不少。
IT之家Source
Chinese content研究称不同语言的 Token 消耗量最高相差 17 倍
低资源语言用户用 AI 要多花好几倍的钱，有的模型差到 17 倍，看完你就明白为啥非英语市场做 AI 更贵更慢。
IT之家Source
Chinese contentDoximity 研究称主流 AI 模型在药物剂量上出错
Doximity 拿通用模型和自家剂量验证工具做了对比，发现通用模型会算错药剂量，有的还挺危险，医生和家属都该看看。
Meta Deploys JiTTesting LLM Bug-Catching System to Production
JiTTesting shifts test generation from pre-planned suites to on-demand tests written exactly when a risky diff appears, with humans confirming rather than authoring. Engineering teams running large monorepos can study Meta's human-on-the-loop design as a template for adding LLM-generated checks without letting unreviewed code gate merges. The paper gives concrete deployment lessons rather than a lab-only prototype.
Oct 29
Papers20:23
Chinese content临床多模态视觉语言基础模型 EVLF-FM 发表于 Nature Medicine发在 Nature Medicine 的 EVLF-FM，把多种医学影像一起喂进一个视觉语言模型，诊断时还能给出细粒度的解释依据，做医疗 AI 的可以看原文。
Chinese contentTwimbit 报告：ASEAN 银行 AI 时代仍需 70/30 人机配比
新加坡机构 Twimbit 出了份 ASEAN 银行业报告，讲 AI 上岗后那 30% 的人工环节为啥砍不掉，做银行或客服方向的可以看看。
Oct 28
Chinese contentnpj Digital Medicine 发表医学影像 AI 漂移监测的规模化方法研究
做医疗影像 AI 落地的朋友可以看看这篇，讲的是模型上线后怎么监测数据漂移，思路强调可规模化。