来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，
本次新研究是迄今为止规模最大的大模型数据投毒调查。Anthropic 与英国人工智能安全研究所（UK AI Security Institute）和艾伦・图灵研究所（Alan Turing Institute）联合进行的一项研究彻底打破了这一传统观念：只需 250 份恶意文档就可能在大型语言模型中制造出「后门」漏洞，且这一结论与模型规模或训练数据量无关。
Meta 超级智能实验室、伦敦大学学院、Mila、Anthropic 等机构的研究者进行了探索。从抽象层面来看，他们将 LLM 视为其「思维」的改进操作符，实现一系列可能的策略。研究者探究了一种推理方法家族 —— 并行 - 蒸馏 - 精炼（Parallel-Distill-Refine, PDR），
整场访谈中，Altman 展现出一种难得的坦诚。他承认 OpenAI 在某些测试上输给了竞争对手， 承认提前发布 Sora 是为了让社会接受假视频的冲击， 承认「AI slop」(AI 垃圾) 确实是个问题——但话锋一转，他补充道：人类自己也一直在制造烂活儿。
红杉资本支持的AI 设计初创公司 Visual Electric 宣布，其团队今日将加入搜索初创企业 Perplexity。该公司在官网上表示，团队将并入 Perplexity 新成立的"智能体体验部门"。Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas 在 X 平台发文确认了此次收购。
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
来自 UIUC 与 Salesforce 的研究团队提出了一套系统化方案：UserBench —— 首次将 “用户特性” 制度化，构建交互评测环境，用于专门检验大模型是否真正 “懂人”；UserRL —— 在 UserBench 及其他标准化 Gym 环境之上，搭建统一的用户交互强化学习框架，并系统探索以用户为驱动的奖励建模。
斯坦福大学研究人员提出了Paper2Agent，将静态论文转化为可交互的AI智能体，让学术成果可以直接被「调用」，为科研知识传播开辟了新模式，并为构建AI共研生态奠定基础。
该团队 2025 年的研究《Reasoning by superposition: A theoretical perspective on chain of continuous thought》已从理论上指出，连续思维链的一个关键优势在于它能使模型在叠加（superposition）状态下进行推理：当模型面对多个可能的推理路径而无法确定哪一个是正确时，它可以在连续空间中并行地保留所有可能的路
