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大模型做 In-Context Learning（ICL，上下文学习）时，通常会先从示例库里检索若干 demonstration，再把这些示例和当前问题一起放进 prompt。
任务很简单：把一个加热后的杯子放进柜子。一个智能体先把杯子放进微波炉，再放进柜子，随后陷入反复查看柜子的循环。这个无效行为重复了 36 次，直到耗尽行动预算，任务仍然没有完成。
近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
把杯子放进微波炉里，这一人类几乎不用思考的日常动作，机器人却可能在杯子放不稳、夹爪碰到门框这样的细节上频频出错。
最近，来自牛津大学&莫纳什大学&布里斯托大学的团队提出了交互式视频世界模型 Oneira，将这类模型从开放式的生成走向开放世界的交互。
一道科学问题，AI 可以给出解释，列出步骤，甚至写出分析代码。
让大模型稳定地按人们的期望行动，是偏好对齐的核心目标。
同一个 GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在 EmbodiedBench 上，直接使用 GPT-5.5 的平均成功率是 56.9%；模型参数一个不改，只让它周围的系统持续进化，这个数字变成了 72.7%。
一张 AI 生成的图，可以在美学、提示词对齐和人类偏好指标上拿到高分，画面里却藏着扭曲的肢体、相互穿透的物体，或不合理的物理现象。这些错误，并不总能从现有分数中看出来。
DeepSeek 连自己官方开源的推理代码都能写错，而且错得相当有规律。