Latest

有人复现了 MIT 那个权重空间编程实验，发现新模型不用训练就能直接生成打 Breakout 的网络，分数还是 RL 基线的 22 倍，挺离谱的。

kimmonismus@kimmonismusSource

levelsio 吐槽智能体基本不用 MCP，还说它和 API 迟早合并，做开发者工具的可以看看这个判断。

Pieter Levels@levelsioSource

陶哲轩博客上 Frank Calegari 谈 AI 和数学研究的关系，观点很扎实：AI 让数学家该做大问题，而不是抢发灌水论文。搞科研的都该看看。

Kevin Weil@kevinweilSource

LeCun 本人下场解释 JEPA 和 LLM 的根本区别，还附了论文，想搞懂世界模型路线的看这条就够。

Official accountYann LeCun@ylecunSource

Addy Osmani 新文讲 AI 干活时别当甩手掌柜，他把无脑信大模型叫认知投降，看完记得给自己留点动脑时间。

Viking@vikingmuteSource

MIT 出了篇 AI 研究，被 The Rundown AI 转述了，想看细节得点原文。

The Rundown AI@therundownaiSource

有人把各家 LLM 自报家门翻车的案例汇总成页了，想看模型到底认不认识自己可以去翻翻。

AI Will@FinanceYF5Source

把逻辑谜题交给 LLM 解析、再丢给精确覆盖求解器算答案，纯 CoT 解不好的题这条路能稳定做对，做求解器集成可以参考。

一篇把推理策略交给智能体自己进化的论文，30 个基准里赢了 24 个，成本还降 39%，做 Agent 的人可以看看思路。

训练数据里只见过一次的事实，居然直接决定模型能不能做出科学发现，两个开源模型上验证了，做数据配比的值得看。

把 LLM 智能体接上胰岛素泵做血糖控制，SweetBench 有 212 个模拟任务，成绩超过开源方案 OpenAPS，思路挺新颖。

8个前沿模型在四人博弈里73%的回合都会撒谎隐瞒死亡房间，这篇还试了steering vector能把欺骗压到0%，搞智能体安全的人可以细看。

fedRready 这篇论文把组网准备这步交给 LLM 智能体，39 个模拟站点召回 1.00，还能自动剔除假阳性，做联邦学习的可以看看怎么省掉人工准备。

把 Qwen3-VL-2B 量化后塞进 Jetson，离线就能问作物病害和虫害，4-bit 只损失 1.4% 质量，种植者没网也能用。

给做 MCP 智能体的开发者提个醒： researchers 实测 12 个框架都会中招，攻击成功率 22.9%，而且厂商全都拒绝了漏洞披露，防御基本只能靠模型自己。

这篇论文模拟了真实企业需求交付过程，发现最强的模型也只能发现八成需求，能全流程跑通的还不到三成，做企业落地的值得看看这四个坑。

电网并网申请审查缺人手，这篇论文让智能体查法规、跑潮流计算，还把 519 个基准任务打包成套件，做能源 AI 的可以看看评测方法。

训练好的皮肤癌模型换医院数据就不准？这篇论文的做法不用回传源数据，5 个数据集 AUROC 到 86.1%，参数量还小，代码开源能跑。

arXiv 上这篇论文挺有意思：LoL 让模型推理时自己决定 transformer 层的执行顺序，把稠密、循环、MoE 三种架构统一到一套框架里，还能通过干预路由切换解题策略。

技能抽取评测从打分制换成了分级制，结果显示旧的二元榜单排名和分级排名完全不相关，做招聘语义匹配的可以看看这套标注方法。

理论向的文章：作者改进了近端采样器在非凸密度下的查询复杂度，LSI 条件下得到次多项式查询上界，还证明了 PI 情形的 oracle 下界。做采样理论的朋友可以看看证明思路。

OpenAI 给出了悬挂数十年的图论猜想证明，但写得太简略，这篇论文把它逐句展开成组合学家能读的版本，还推广到旋转系统。

量化圈的朋友可以看看这篇：多个模型学到同一方向会互相踩踏，论文给了个简单惩罚层，实测把最大回撤砍了近 10 个百分点。

arXiv 上这篇讲怎么防止交易智能体海量试规则时假阳性爆炸，实验里未调整检验 94.5% 假晋升，PROMOTE 压到 0，做量化的人可以看看。

有人给 OpenAI 那两份数学手稿写了篇论文，用解析方法换了个路子证明了其中的定理 3.1，数学向的朋友可以看看。

清华团队的实证研究，发现 agent 进化完一个任务再进化下一个，之前练的技能会大幅退化，做 agent 开发的值得看看这些避坑发现。

一篇机器人操控方向的新论文，用人类演示数据训练机器人全身动作，五项任务平均完成度 87%，做具身智能的可以看看方法细节。

研究 GUI 智能体的朋友可以看这篇：153 个还原真实网站的容器化环境，含 3,518 个任务，还能直接拿来跑 RL 训练，代码全开源。

Muon 预训练更快，但这篇论文发现数据喂够多之后微调反而是 AdamW 更强，训练前选优化器时可以看看。

这篇论文把 RLVR 泛化失效拆得很清楚：模型看着会推导，换个分布就偷偷改成枚举。想搞懂训练出真实推理能力的人建议看。

RLVR 训练老在 all-pass/all-fail 提示上浪费算力，这篇论文把提示难度和模型能力拆开分别建模，5 个基准上都涨点，每步只多 0.6 毫秒，做强化学习调度的可以看看。

用便宜的脑电帽代替 fMRI 做脑机接口，直接从 EEG 检索你读过的整句话，方法讲得很细。

不用训练，改一下提示词就能让 VLM 当机器人奖励模型用，效果还能追上花钱训练的版本，做机器人方向的朋友可以看看。

这篇论文提出 PKPS，只跑部分查询就能预测模型在整套基准上的分数，能省下大量评估算力，做模型评测的可以看看。