Mem-π是一个用于大型语言模型代理的自适应记忆框架，它通过专门的模型按需生成指导内容，而非从外部记忆库检索静态信息。该框架采用决策-内容解耦的强化学习方法，使模型能自主判断是否生成指导及生成何种内容。在涵盖网页导航、终端工具使用等多样化的代理任务基准测试中，Mem-π性能持续优于检索式方法和现有强化学习记忆方案，其中在网页导航任务上实现了超过30%的相对提升。

本文提出了PlanningBench框架，旨在为评估与训练大语言模型生成可扩展、多样且可验证的规划数据。框架源于真实场景，抽象出包含30余种任务类型、约束与难度因素的结构化分类体系，并基于此实现了约束驱动的数据合成流程，该流程具备自适应难度控制、质量过滤与实例级验证能力。研究利用该框架评估了前沿大模型，发现其在耦合约束下仍难以生成完整解决方案。此外，基于PlanningBench数据的强化学习不仅提升了模型在未知规划任务上的表现，也增强了其指令遵循能力，并表明明确的最优解能提供更稳定的训练信号。

该研究提出了DrawMotion，一个基于扩散的多条件动作生成框架，旨在解决传统文本到动作生成中用户意图表达不精确的问题。该框架支持文本与手绘两种控制条件，分别提供语义和空间引导。技术上，它通过算法自动生成手绘火柴人草图、设计多条件融合模块以降低计算复杂度，并利用无训练引导方法将生成动作与用户意图对齐。实验表明，手绘方式能将用户生成符合想象的动作所需时间缩短约46.7%。相关代码与演示已开源。

加州大学圣迭戈分校工程团队研发出一种新型电源转换芯片，以应对AI数据中心面临的功耗挑战。该团队采用压电谐振器替代部分传统磁性器件，设计出混合架构的降压转换器。实验室测试表明，该原型芯片能将48伏电压降至4.8伏，峰值转换效率达到96.2%，输出电流较此前压电方案提升约5倍。该技术旨在减少供电过程中的能量损耗，缓解高功耗GPU带来的散热与供电压力，但目前仍处于研究阶段，尚未达到商用水平。

UniT是一个统一几何感知模型，旨在将在线感知、离线重建、多模态整合等分散能力整合到单一框架。其核心是群自回归Transformer，将传感器观测组作为基本单元，通过改变组大小，在同一过程中自然统一在线（多步单帧组）与离线（单步多帧组）模式。为处理长序列，模型采用队列式KV缓存机制，并利用无锚点关系建模来丢弃过时记忆。此外，模型引入尺度自适应几何损失以增强跨场景的尺度泛化能力。在多个任务的基准测试中，UniT实现了统一几何感知的最先进性能。

GRAM（生成式递归推理模型）框架将递归潜状态推理从确定性单一路径转变为概率性的多路径计算。它允许模型在推理时生成多种假设与替代解决策略，并可通过增加递归深度或并行采样来扩展计算能力。该框架通过摊销变分推断训练，形成了一个支持条件推理与无条件生成的潜变量生成模型。实验表明，GRAM在结构化推理及多解约束满足任务上优于确定性循环与递归基线模型，并具备了独立的无条件生成能力。

本研究通过一项大规模专家标注实验，邀请物理、生物与健康科学领域的45位科学家，耗时469小时，对82篇《自然》系列论文的2960条批评意见（来自人类与AI评审）进行多维度评估。结果发现，由GPT-5.2驱动的AI评审代理在准确性、重要性与证据充分性的综合评分上，超过了每篇论文得分最高的人类评审员（60.0%对48.2%）。AI评审能发现26%人类未提及的独特问题，但其意见重叠度（21%）远高于人类（3%），并暴露出16种人类没有的反复性弱点，如子领域知识有限、多文件长上下文管理能力不足等。研究表明，当前AI评审员更适合作为人类评审的补充工具，而非完全替代。

EMMA是一个物理信息多模态框架，能从原始视频、音频和图像时间序列中直接恢复系统所有可识别的动力学参数。它利用Liquid Time-Constant网络从异质模态学习潜在动力学，并通过物理约束损失确保与微分方程一致。在超过100个场景（包括五个标准动力学基准、75段Delfys视频、真实世界轮式机器人和四旋翼系统）中，EMMA实现了稳健的多参数恢复，显著优于现有单模态和方程发现基线。代码与数据已开源。

研究揭示均匀扩散模型（UDM）的标准参数化与训练目标存在失配。提出“留一去噪器”，即在预测干净token时不依赖其自身噪声观测的后验，并推导了其与标准去噪器、分数函数的精确转换关系。进一步通过“吸收态重构”，将UDM联合分布分解为类掩码扩散操作，从而简化了去噪后验。在语言建模中，留一参数化稳定提升了UDM生成效果，吸收态构建匹配或超越了掩码扩散模型。实验表明，经验差距主要源于参数化与采样设计，而非边际分布选择本身。

针对自动驾驶中因未观测区域不确定性导致的遮挡感知预测难题，现有方法存在高估风险或预测不准的问题。本研究提出一个统一的风险图建模与学习框架，适用于部分可观察环境。该框架通过时空建模整合交通流风险与碰撞风险，实现对遮挡风险的细粒度评估。为解决遮挡交互场景稀缺的问题，引入了基于扩散模型的场景生成框架，可生成真实且具对抗性的场景。最终，该框架集成了统一风险图的建模与学习，以支持部分可观测性下的风险感知规划。在 Waymo Open Motion Dataset 上的实验表明，该方法显著超越现有基线，提升了碰撞时间指标。

现有LLM智能体评估工具局限于基本观测能力或静态错误分类。Agentic CLEAR是一个自动、动态、易用的评估框架，它在系统、轨迹和节点三个粒度层级上，对智能体行为生成文本洞察。该框架运行于可观测性层之上，具备直观UI便于集成。在四个基准、七种智能体设置和数万次LLM调用上的实验表明，Agentic CLEAR能产生高质量、数据驱动的反馈，其分析与人类标注错误高度吻合，并能预测任务成功率。

研究比较了按时间顺序排列数据与传统打乱数据两种预训练方式，针对一个在6B参数模型上训练的实验。研究引入了包含超过7000个时间锚定问题的新基准。结果发现，时间有序预训练的模型在通用语言能力上与打乱预训练基线持平，但其知识更及时、时间定位更准确；打乱预训练则在旧数据上表现达到峰值。代码、模型检查点和数据集已开源。

该研究指出当前运动控制视频生成模型存在轨迹僵硬、因果不完整的问题。为此，MotiMotion框架将运动控制重新定义为“先推理再生成”的任务。其核心是利用一个无需训练的视觉语言推理器来完善主轨迹坐标，并“幻想”出合理的次要运动。同时，框架引入置信度感知控制方案，根据计划的可信度调整引导强度。为系统评估，研究还构建了新的运动交互基准MotiBench。评估表明，MotiMotion能生成物体行为和交互更合理可信的视频，效果优于现有方法。

在强化学习中，多时间尺度PPO虽旨在平衡短期与长期规划，但在复杂延迟奖励任务中盲目融合多时间信号会导致严重的算法问题。研究发现，将时间注意力路由机制暴露于策略梯度会导致替代目标劫持，而无梯度不确定性加权则会引发不可逆的短视退化。为此，研究提出Target Decoupling架构：Critic侧保留多时间尺度预测以辅助表征学习，Actor侧则严格隔离短期信号并仅基于长期优势更新策略。在LunarLander-v2环境中的实验证明，该架构无需超参数调整即可稳定超越解决阈值，消除策略崩溃并跳出局部最优。实验代码已开源：https://github.com/ben-dlwlrma/Representation-Over-Routing。

针对长上下文场景下FP4量化推理的质量下降问题，ThriftAttention提出了一种低比特注意力变体。该方法首先通过启发式策略快速识别出少量关键的query-key块对，对其使用FP16精度计算，其余块使用FP4计算。最后，两路计算结果通过在线softmax合并。实验表明，仅对5%的块使用FP16计算，该方法就能平均恢复FP4与FP16间89.1%的性能差距，且优势随序列长度增加而更加显著。

针对高加速欠采样下MRI重建因模糊性导致高频细节丢失的问题，该研究将重建过程移至离散多尺度潜空间，并构建为自回归的“下一加速尺度预测”任务。方法利用视觉自回归建模中有效的离散先验，将解空间约束在紧凑的码本token序列中，从而即使从极度稀疏的测量中也能实现清晰重建。该框架自然适配大语言模型的后训练技术，并引入了在线策略蒸馏，利用教师模型在推理时不可用的特权上下文（完全采样数据）监督学生模型。在fastMRI基准测试的多种极端欠采样模式下，该方法均展现出改进的重建效果。

大语言模型在多项任务中展现强大推理能力，但数据污染问题，特别是发布者采用改写基准数据等规避策略，严重削弱了其评估的客观性。研究发现，模型生成的推理步骤会主动掩盖其底层的记忆化现象。为此，研究者提出 Zero-CoT Probe 检测方法，通过截断整个 CoT 过程来暴露潜在的捷径映射。该方法将模型在原始基准与同构扰动参考集上的零思维链表现进行对比，并引入“污染置信度”指标。在已知污染模型与专门微调的污染模型上的实验表明，该方法能有效检测直接与规避型数据污染。代码已开源：https://github.com/Yifan-Lan/zero-cot-probe。

当前视觉语言模型常出现“功能性失明”，即利用强大的语言先验绕过视觉表征瓶颈，而非真正融合多模态信息。本研究挑战了依赖数据消融的传统评估方法，提出了信息论框架下的“模态翻译协议”来量化“感知的代价”。该方法定义了三个新指标（Toll, Curse, Fallacy）与语义充分性准则。研究还假设存在多模态缩放的“分歧定律”：随着语言模型推理能力增强，视觉知识瓶颈带来的性能惩罚可能不降反升。这为构建更可信的多模态推理系统提供了新的评估工具与设计思路。

VGenST-Bench 是一个用于评估多模态大语言模型时空推理能力的新基准，采用生成模型主动合成高度可控的多样化评估场景，克服了现有基准依赖静态图像或被动视频数据的局限。该基准通过包含人类质检阶段的多智能体流水线构建，建立了涵盖空间尺度、视角和场景动态性的 3x2x2 视频分类体系。其设计的层级任务套件，解耦了低级视觉感知与高级时空推理，实现了对模型能力的细粒度诊断。

本研究发现了一个有趣现象：当使用GPTZero等商业AI文本检测器时，基础模型生成的文本常被判定为人类文本，而指令调优模型生成的文本则不然。基于此，研究团队提出了“通过迭代释义实现人性化”的方法。该方法通过微调基础模型并迭代应用，以在语义保持和规避检测之间取得平衡。实验表明，该方法在不同规模的Llama-3和Qwen-3模型上均能有效提升文本在检测器眼中的人类相似度。研究指出，现有检测器可能更多地关注了指令调优产生的特征，而非机器生成文本的本质，这为未来的检测器设计提供了新的方向。

针对基于评分准则的强化学习（RLVR）奖励机制中静态权重的局限性，本研究提出POW3R框架。该框架在训练过程中动态调整各准则的奖励权重，以强调那些能有效区分当前策略输出的准则，同时保留整体人类权重分布。实验在三个基础策略和两个数据集上进行，结果显示POW3R在30项比较中赢得24项，提高了平均评分准则奖励和严格完成率，并将达到相同性能所需的训练步数减少2.5至4倍。POW3R通过策略感知的权重优化，使奖励信号更具信息性，提升了RLVR的训练效率。

Z.ai@Zai_org

75

随着长上下文与Prefill-Decode分离部署成为主流，GPU集群网络已从次要部件转变为制约推理吞吐、尾部延迟和成本的关键瓶颈。传统静态网络拓扑与动态非对称的KV Cache流量模式冲突，导致局部拥塞。为此，Z.ai、Harnets.AI与清华大学联合研发了ZCube网络架构。该架构采用完全扁平化拓扑与混合接入设计，从源头解耦并分散流量以减少拥塞。在GLM-5.1生产测试中，ZCube在保持GPU与软件栈不变的前提下，实现了交换机与光模块成本降低33%、平均推理吞吐提升15%、首token时间P99降低40.6%的显著效果，证明网络架构创新能有效释放硬件潜力。

OpenAI 宣布其推理模型成功证伪了一道自1946年起悬而未决的几何猜想。与以往不同，此次声称获得了此前曾指出OpenAI相关声明存在错误的数学家们的认可与支持，这为其结论的可靠性提供了关键背书。

OpenAI宣布其开发的人工智能模型成功证伪了离散几何学领域的一个核心猜想。该模型通过自动化推理与证明过程，推翻了这一长期存在的数学假设，标志着AI在抽象数学研究与定理证明方面取得了实质性突破。这项成果不仅展示了大型语言模型在科学发现中的潜力，也为利用AI解决复杂科学问题提供了新的范例。

Emad@EMostaque

91

OpenAI: Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in ...

Greg Brockman@gdb

92

OpenAI: Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in ...

AI Notkilleveryoneism Memes ⏸️@AISafetyMemes

87

OpenAI: Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in ...

该研究聚焦于本地部署的开源大语言模型，提出了一套红队测试框架，用于测量模型在争议性话题上可可靠表达的“政治表达范围”（Overton Windows），并量化简单自然语言越狱技术如何扩大此范围。研究评估了超过30个大语言模型，发现系统性政治表达不对称：开源模型通常更倾向生成左倾社交媒体内容；政治表达范围随模型规模增大而收缩；尽管生态参与不均，地域差异仍然显著。此外，越狱技术的有效性在不同模型家族间差异明显。

Noam Brown@polynoamial

86

OpenAI: Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in ...

Noam Brown@polynoamial

83

OpenAI: Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in ...

该研究解决了在三角网格上生成信号时需适应不同网格与三角剖分的问题。理论上，本文提出了一种数学上定义的、与三角剖分无关的噪声分布——Matérn高斯随机场的离散化，作为流匹配框架中的噪声模型。方法上，采用梯度域学习的PoissonNet作为去噪器。实验任务包括生成弹性静止状态与类人姿态。结果表明，该方法能处理超过百万三角形的高精度网格，其生成结果在真实感与多样性上显著超越现有技术。

该研究提出一种无需训练的4D网格生成新方法，通过“时空注意力链”框架实现动态三维结构的快速重建。方法从锚定网格顶点出发，在潜在空间中追踪时间对应关系，避免了显式匹配的高计算成本。实验显示，新方法仅需9秒即可生成4D网格，速度比现有最优方法提升13倍且质量更优，还能处理长达16倍的视频序列而不降低质量。改进的对应关系使其在2D物体跟踪和4D跟踪任务中达到有竞争力的零样本性能，并首次在4D网格生成中实现了可靠的相机参数估计。

全能模态大语言模型在处理交织的视频与音频token时，固定比例的剪枝方法无法适应跨模态重要性随网络深度的动态变化。为此，本文提出无需训练的阶段自适应token选择方法SEATS。该方法在模型输入前通过注意力加权进行去冗余，在模型内部逐层动态分配模态保留配额，并在跨模态融合完成后移除所有剩余非文本token。实验在Qwen2.5-Omni和Qwen3-Omni模型上验证，仅保留10%的视觉和音频token，即可实现9.3倍FLOPs削减与4.8倍预填充加速，同时保持96.3%的原始性能。