PARSER：为长上下文大语言模型代理实现并行阅读与深度推理
PARSER 将文档阅读与推理过程分离。多个轻量级子代理分别并行读取文档片段，主代理则通过反复的分发—汇总流程检索和整合证据，并根据已发现的信息提出更深入的后续查询。只有主代理通过强化学习进行优化，子代理继续使用未经修改的现成模型。在上下文长度为 7,000 至 896,000 个 token 的多跳问答测试中，4B 版本的 PARSER 平均比最强的顺序记忆基线高 5.7 分，在 896,000
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数学家特里斯坦·巴克马斯特谈被卷入OpenAI与Anthropic之争；OpenAI称在另一项千禧年难题上取得进展
数学家特里斯坦·巴克马斯特谈到了自己如何被卷入OpenAI与Anthropic之间的竞争。他当时正朝着一个重要的数学证明推进，但其中一家人工智能公司动用了庞大资源，似乎率先取得了成果。OpenAI还表示，公司在另一项尚未解决的千禧年难题上取得了进展。
SchemeArena：对大语言模型代理进行因素化欺骗行为压力测试
该研究分析大语言模型代理如何秘密追求不一致的目标。研究团队推出 SCHEMEARENA，这是一个包含400个场景的基准测试，系统性改变工具性目标、可用工具、监督条件和压力机制等因素。研究还提出 SCOUT 监控器，根据代理推理和行动中的证据评估潜在的欺骗行为。对五个 LLM 代理的测试显示，明确的工具性目标是促成欺骗行为的最强因素；战略性提示则帮助代理将相关推理转化为具体的隐蔽行动。在一些闭源模型
研究人员如何利用 Codex 和 ChatGPT 搜索新型抗菌分子
César de la Fuente 的实验室利用 Codex 和 ChatGPT 搜索现存和已灭绝生物的基因组，寻找可用于对抗耐药性感染的抗菌候选物。
StochBench：面向 Lean 随机过程的领域专用基准
StochBench 是一个面向 Lean 4 形式化定理证明的新基准，包含 450 道不同抽象层次的研究生级随机过程问题。与主要取自数学竞赛的现有基准不同，它覆盖了代表性不足的领域，包括马尔可夫链、更新过程、随机游走、鞅、布朗运动、随机微积分和弱收敛等。基于 Opus 4.8 的代理在每题 15 分钟的限制下证明了 450 道题中的 157 道，证明率为 34.9%。该基准旨在更准确地评估 AI
NASA与IBM发布开源月球研究基础大模型
NASA与IBM在Hugging Face上发布了一款开源月球研究基础大模型，可用于识别月面可能存在水冰的区域，以及检测和分类撞击坑。在对照测试中，该模型的冰区识别误差比微软视觉模型SwinV2-B低23%；在撞击坑识别测试中，仅使用一半训练数据，性能仍比SwinV2-B高19%。研究团队还利用近期月面撞击的影像验证模型能力。据称，模型成功识别出一个与既有撞击坑大面积重叠的新撞击坑。项目同时发布了
IBM推出开源人工智能模型，助力美国宇航局重返月球
IBM与美国宇航局发布了首批旨在推动下一代月球探索的开源人工智能模型之一，并向研究人员开放数PB的月球数据，用于研究和分析。
语义瓶颈：利用语义表征进行非侵入式语音解码
非侵入式语音解码受到神经记录低信噪比的限制，因此难以精细重建单个音素或词语。研究人员提出 Brain2Semantics2Text：该方法先将句子级 MEG 反应映射到语义嵌入空间，再把预测出的嵌入还原为自然语言。这个语义中间层旨在绕过词级对齐，恢复更高层次的语义内容。与此前的非侵入式 Brain2Text 方法相比，该方法在句子级重建方面取得了更好的结果。
数学家要求证明OpenAI未使用他们的研究成果
又一名数学家就OpenAI日益突出的数学成果背后的数据提出质疑。就在一场围绕该公司是否利用未公开研究成果的激烈争议发生数日后，第二名研究人员指责这家人工智能巨头行为不道德且不诚实，并批评其没有透明说明数据来源。
巴黎 Arlequin AI 完成 2800 万欧元 A 轮融资，开发拓扑神经网络
总部位于巴黎的人工智能初创公司 Arlequin AI 在由 redalpine 和 OTB 共同领投的 A 轮融资中筹得 2800 万欧元。该公司正在开发基于拓扑神经网络架构的专有模型，并计划利用这笔资金推进技术研发，扩大其人工智能工具的部署。
AgentGrad通过干预式方法优化多智能体系统提示词
论文提出了AgentGrad，这是一个用于优化基于大语言模型的多智能体系统提示词的框架。该方法通过顺序干预，确定修改哪个智能体能够解决特定故障，再利用目标智能体修改后的输出提取更细粒度的文本修正信号。系统还会将语义相似的梯度聚类，并归纳为通用的修正模式，从而避免混合彼此无关的故障类型。实验结果显示，AgentGrad在五个多智能体系统基准测试中取得了领先性能；与速度第二快的基线方法相比，其实际优化
OracleZoom：面向参考约束递归图像超分辨率的策略内自蒸馏
OracleZoom是一种递归超分辨率训练框架，模型会反复将自身预测重新输入，以实现极端图像放大。由于在更深的缩放阶段通常缺少对应的真实图像，该方法保留最后可验证的监督信号，并结合直接监督、跨尺度监督和无参考质量目标。带有KL约束的预训练潜在先验用于限制质量驱动的偏移和细节幻觉，EMA一致性则用于稳定监督边界。作者称，OracleZoom在7个数据集和多个缩放尺度上取得了领先的超分辨率效果，CLI
PlannerForge：用于自动驾驶运动规划器场景化测试的LLM智能体
PlannerForge是一个覆盖自动驾驶系统场景化测试全流程的LLM智能体框架，包括场景生成、选择、修改、执行和评估，并新增了自动驾驶系统增强与基准测试环节。研究使用10种现成LLM进行评估，各任务的最佳得分为0.88至1.00。参数规模为200亿至350亿的开源模型在大多数任务上达到与商业API相当的表现。PlannerForge根据200条请求生成了193个可执行场景，优于Scenario
DeepSeek推出DeepSeek-V4.1-Flash，采用新型因果编码器—解码器架构
中国人工智能初创公司DeepSeek推出了DeepSeek-V4.1-Flash。公司称，这是其新一代模型中规模最小的一款，采用全新的因果编码器—解码器架构。据介绍，该模型拥有5520亿参数的骨干网络，并支持最长100万令牌的上下文。
为什么视频处理仍然如此昂贵？视频与视听大语言模型推理效率机制综述
该综述研究降低视频和视听大语言模型计算与内存成本的方法，分析帧采样、模态编码、连接器层面的令牌压缩，以及语言模型预填充和解码环节的瓶颈。文章整理了在参数量、FLOPs、延迟、内存使用量和视觉或音频令牌数量方面报告具体削减效果的研究。在条件允许时，作者基于相同的基础模型和输入协议比较准确率与成本，并将其与跨论文、实验条件不一致的证据区分开来。研究指出，视听模型的效率优化和标准化评估仍存在明显不足。