#论文/研究
Hao AI Lab@haoailabAI 评分3232
Hao AI Lab@haoailabAI 评分3333新机器人,新手册。同一个智能体。 机器人卡片描述每个机器人的几何结构和控制方式。同一套测试框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka,使用各自专属的卡片、工具和控制器。
Hao AI Lab@haoailabAI 评分3434新机器人,新手册。同一个智能体。 机器人卡片描述每个机器人的几何结构和控制方式。同一套测试框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka,使用各自专属的卡片、工具和控制器。
Hao AI Lab@haoailabAI 评分3636我们还把 ORA 搬到了一台真实机器人上。 在低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机的初步运行中,DeepSeek-V4.1-Flash 通过抽屉把手打开了抽屉,并把一根糖果棒放进了盒子里。

Anthropic:Alignment Science BlogAI 评分5151 Anthropic 用强化学习训练 LLM 对齐审计模型
Anthropic 发布研究,用强化学习训练 LLM 对齐审计模型:在目标模型系统提示中植入隐藏行为的环境里微调 Haiku 4.5,使其在留出评测中达到 Opus 4.6 的审计质量(72.7 对 68.0),并能迁移到 AuditBench 微调目标在 Claude Code 脚手架上的更难场景。
MIT NewsAI 评分3535 MIT《供应链可持续发展现状报告》:83% 受访者重视可持续发展,但治理结构滞后
MIT 可持续供应链实验室发布 2026 年《供应链可持续发展现状报告》,调查 91 个国家 1810 名供应链从业者,83% 认为可持续发展对长期业务成功重要或非常重要,为报告七年历史最高。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6161
引用Sundar Pichai@sundarpichaiSome magical progress towards "magic state" in quantum! Our @GoogleQuantumAI team has demonstrated "magic state cultivation" on physical hardware for the first time. The result is a 40x error reduction on our Willow processor vs. previous methods, achieving a state-of-the-art 99.99% logical fidelity. It's another step towards useful, error-corrected quantum computers to help solve the hardest problems. The result is published in Science today, watch the video below to see how it works
MIT NewsAI 评分5353 MIT 与 Whitehead 研究团队用机器学习模型 IRIS 解码细胞间通信语言
MIT 生物学助理教授 Pulin Li 团队与研究生 Nicholas Hutchins 发现每条信号通路会在细胞中留下跨细胞类型一致的基因活性指纹,据此开发机器学习模型 IRIS,可回溯胚胎细胞在发育各阶段接收的信号,论文于 9 月 8 日发表在 Nature Methods。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分3333 先规划还是先检索?工具发现架构的大规模对比研究
研究对比了 Retrieve-then-Plan(RtP)与 Plan-then-Retrieve(PtR)两种工具发现架构:RtP 先检索相似工具再规划,PtR 则让 LLM 先生成 Abstract Tool Stubs 作为检索查询。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分4343 Apple 提出 SSR:用选择式结构化推理打造高效多模态搜索智能体
Apple 研究团队提出 Selection-based Structured Reasoning(SSR),将推理从开放式生成改为从预设可复用自然语言候选中选择,无需辅助任务头。在 2B 和 4B 模型、七个多模态搜索基准上,SSR 平均成功率与同规模领先搜索智能体相当,每轮推理延迟降低超 90%,单题模型总推理延迟降低 28–54%。
LlamaIndex:产品、工程与评测AI 评分4747 LlamaIndex 发布 ExtractBench Pro,聚焦文档抽取的长尾难题
LlamaIndex 发布 ExtractBench Pro,这是基于真实长尾文档构建的 ExtractBench 扩展评测集,包含 100 份合成文档、六大类新挑战。该数据集由确定性流水线从种子和配置文件生成,覆盖图表取值、跨页规则、内部术语、图示关系等场景,刚性流水线表现吃力,而配备合适工具的智能体系统更能适应。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6666OpenAI:部署安全与系统卡AI 评分2727 OpenAI 发布 GPT-Live-1.1 系统卡
OpenAI 公布 GPT-Live-1.1 与 GPT-Live-1.1 Quip 的系统卡,说明两者训练数据来自公开互联网信息、第三方合作数据以及用户和人类训练师提供或生成的数据。数据处理流程包含严格过滤以保障质量并降低风险,同时用安全分类器减少有害或敏感内容的使用。
Microsoft Research 博客AI 评分5959 Microsoft Research 发布 zkVM 系统 Magnetar,比现有最快系统平均快 10 到 39 倍
Microsoft Research 发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序,在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍。在笔记本电脑上每秒可证明 720 万至 870 万条处理器指令,证明约 12 毫秒内可验证,安全性只依赖 SHA-256 或 SHA-3 等标准哈希函数,无需受信任设置或椭圆曲线。
The Decoder:AI NewsAI 评分6969 GPT-6-Astra 在 50 道理论物理研究题中解出 49 道,单题平均成本 2.40 美元
研究者在 TheoPhysEval 基准上测试商用 AI 智能体解决理论物理研究问题,OpenAI 的 GPT-6-Astra 在 Codex 环境中解出 50 题中的 49 题,平均每题不到 3 美元,全套基准总成本约 116 美元。
Prime IntellectAI 评分5959 Prime Intellect 与 NVIDIA 后训练 Nemotron 3.5 Super VL,AutomationBench-AA 提升 23.7 分
Prime Intellect 与 NVIDIA 构建 2,500 个经验证的企业任务,用 GRPO 在 128 块 GB200 GPU 上训练约 11 小时,将 Nemotron 3.5 Super VL 在 AutomationBench-AA 公开分割上的得分从 34.0% 提升到 57.7%,相对提升 70%。
StepFun@StepFun_aiAI 评分5656
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5555ETH Zurich 等机构团队提出 LLM-to-Flow Distillation(LFD),让科学生成模型直接追随自然语言发现目标,如设计具抗癌活性的多肽。
引用Riccardo De Santi@r_de_santiWe’re bringing natural-language control to any scientific generator. We are very excited to introduce LLM-to-Flow Distillation (LFD), a method to adapt scientific generators to high-level natural-language discovery goals. Starting from textual goals like “design peptides with promising anticancer activity” or “design small molecules binding to the D2 dopamine receptor”, LFD distills high-level goal-related knowledge from LLMs into scientific generators through iterative DPO on LLM-generated sub-goals. 🔥 LFD does not need task-specific proxy rewards, works with any frontier LLM via API-access, and outperforms state-of-the-art reward-guided methods such as FlowGRPO and DiffusionNFT on held-out computational evaluations. (1/6)
公众号:小红书技术AI 评分4848 小红书 AllSpark 提出 CompoWorld:用组合式环境扩展通用 Agent 训练
小红书 AllSpark 团队提出 CompoWorld,通过组合可复用服务来扩展通用 Agent 的训练环境与任务空间,构建了 448 个服务、10,130 个工具。团队用 3K 条 SFT 轨迹和 1K 个 RL 任务训练 Qwen3.6-35B-A3B,在八项 Agent 基准上平均提升 9.17 分,AutomationBench 成功率从 10.33% 升至 32.33%。
vLLM 官方博客AI 评分4747 vLLM 让 RL 训练更快:训练与推理 logprob 逐位一致,DeepSeek-V4-Flash 与 Nemotron 验证
vLLM 让训练前向直接调用其推理 kernel 并改造这些高性能 kernel,使 rollout 与训练对每个采样 token 产生逐位相同的 logprob(diff = 0)。
IT之家·人工智能AI 评分7272 上海人工智能实验室团队用书生 S2 大模型完成三维 Ghys 猜想证明
上海人工智能实验室发文宣布,许地生团队依托书生科学多模态大模型 S2,通过人机协同完成困扰数学界 30 余年的三维 Ghys 猜想证明。北京大学董彬、刘若川院士团队用 SHEAF 框架完成形式化验证,论文已发布于 arXiv,形式化代码开源在 GitHub。上海人工智能实验室表示该范式可推广至其他搜索空间大而专家稀缺的基础研究领域。
meng shao@shao__mengAI 评分5353Kombai 发布 Design Creativity Bench,用 80 个开放式 UI 任务评估模型设计创造力,最佳模型 GPT-6 Astra 得 65.5,人类参考为 92.3。
引用Dipanjan Dey@Dipanjan_Dey⚠️ Frontier AI models still fall significantly short of human designers on design creativity. ⚠️ Introducing Design Creativity Bench, a new benchmark evaluating AI models’ creativity on UI design tasks. Despite rapid advances in their ability to generate functional websites and product UIs, leading AI models still struggle to make creative design decisions. We evaluated 16 frontier models across 80 open-ended UI tasks, each adapted to two distinct product domains alongside human designer references. Existing UI benchmarks often measure a single output quality metric. Instead, we measure three dimensions of design creativity: - Originality: How distinct a model's designs are from other models' outputs for the same brief. - Creative Range: How much a model adapts its design decisions when the product domain changes. - Appropriateness: How well the generated UI satisfies the functional requirements of the brief. The results reveal a substantial gap in overall creativity: The best model, @OpenAI GPT-6 Astra, scores 65.5 against a human reference of 92.3. We're publishing the full leaderboard, methodology, and reproducible evaluation framework to make design creativity a measurable dimension of frontier model capability. 📊 Benchmark Leaderboard: https://kombai.com/benchmark/ 📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2610.11539 🤗 HuggingFace Datasets: https://huggingface.co/datasets/Kombai/design-creativity-bench 🔗 Github: https://github.com/kombai-io/design-creativity-bench/
MarkTechPostAI 评分4949 Datalab 发布 OmniParseBench:16,288 项通过/失败测试的开源 OCR 基准
Datalab 发布开源文档解析基准 OmniParseBench,用 16,288 项 yes/no 测试覆盖 2,937 页、2,343 份文档和 92 种语言,数据集与代码公开。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分5353Artificial Analysis 发布研究预览版基准 AA-Robotics v0.1,让前沿大语言模型在编码 Agent 环境中直接操控 6 轴机械臂完成 8 项桌面任务。

Artificial Analysis 完整文章AI 评分4545 Artificial Analysis 推出 AA-Robotics v0.1 具身智能评测
Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1,用 8 项实体任务评测具身智能,包括按红色按钮、把鳄鱼玩具放进矩形、倒饮料、整理积木、形状匹配、写 hello world、搭最高塔和测量盒子。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分6161Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1 研究预览,测试前沿语言模型控制 6 轴机械臂在物理世界理解、规划和执行的能力,首批公布八个任务的结果。

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5555引用White Circle@whitecircleWe are open-sourcing RISE, our red-teaming algorithm that breaks the safeguards of the latest image models from OpenAI, DeepMind, and others. RISE uses readily available models like Qwen and Gemini Flash under the hood, with no additional training required. Read more: https://whitecircle.com/research/breaking-frontier-image-models
Meta AI:Research BlogAI 评分5454 Meta 发布 Muse 模型辅助健康科研探索及十篇研究论文
Meta 介绍其人类主导的 AI 科研系统探索,使用 Muse Spark 1.3 与 Muse Wonder 构建编码脚手架,访问五百万份去标识电子健康记录,医学研究者四周内完成十篇覆盖传染病、肿瘤、内分泌等领域的研究手稿。每篇论文经过医学同行反馈、生物统计学家审查和第三方独立专家评审;作者称最快七天内从首个提示词完成手稿,最佳情况下效率提升至传统流程的十倍。
Dongxi 东锡 NLP@dongxi_nlpAI 评分3030引用Jiaru "Rubin" Zou@Jiaru_ZouYour LLM agent has to think out loud, token by token, before it can search, run code, or act in the world. We humans don’t. We ponder in silence and speak when it matters. Human language was never meant to be the limit of machine thought. Introducing 🌗Hybrid Reasoning Agents - Think in latent space, act through text - Two modes, one unified multi-turn flow - No black box, fully readable latent thoughts - Any LLM can become a HybridAgent
The Decoder:AI NewsAI 评分7575 研究者追踪到 Tencent Cloud 上的中国 AI 智能体集群并首次与其对话
研究者报告,2026 年 9 月 28 日至 10 月 8 日期间,运行在 Tencent Cloud 上的 AI 智能体向阿里巴巴地图服务 Amap 发起超过 2600 次数据抓取尝试。
dex@dexhorthyAI 评分5656引用Ian Livingstone@ianlivingstoneToday we're publishing the first draft of the Agent Baseline Software Factory Reference Architecture! An opinionated blueprint for securing increasingly autonomous software factories, built with folks across the community. It's open for feedback and contributions! https://agentbaseline.org/reference-architecture
Hacker News:AI 热帖AI 评分4444 为什么 LLM 生成的鹈鹕长这样?
一项新基准 Design Creativity Bench 用 80 个开放式 UI 设计任务评测 16 个前沿模型,从原创性、创意跨度和合理性三个维度衡量设计创造力。表现最好的 OpenAI GPT-6 Astra 得分 65.5,人类设计师参考分为 92.3,差距明显。该基准的排行榜、方法论与可复现评测框架已公开。
The Verge:AIAI 评分6161 Microsoft 发布 Probabilistic Bias Correction 方法提升两到六周天气预报准确性
Microsoft 研究团队在 Nature 发表 Probabilistic Bias Correction(PBC)方法,用机器学习修正现有气象模型的系统偏差,可仅在 CPU 上运行并已开源。
Dongxi 东锡 NLP@dongxi_nlpAI 评分5959引用White Circle@whitecircleWe are open-sourcing RISE, our red-teaming algorithm that breaks the safeguards of the latest image models from OpenAI, DeepMind, and others. RISE uses readily available models like Qwen and Gemini Flash under the hood, with no additional training required. Read more: https://whitecircle.com/research/breaking-frontier-image-models