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来自博世中央研究院与清华大学的研究人员提出 FunctionEvolve 框架，在两大基准测试上大幅刷新了这项任务的结果。在 LLM-SRBench 的 129 个合成科学方程任务上，FunctionEvolve 最终给出的公式在 55.8% 的任务上与真实公式等价（SA@1 = 72/129），是此前最好结果的 3.6 倍；
刚刚，国内 AI 应用层最大的一笔融资落定了，但你很可能并没有听过这家公司的名字——演语。演语科技，英文名 Evoken。这是它第一次用集团品牌的身份对外发声。在此之前，外界更熟悉的，是它旗下的 LiblibAI。
最大生物学AI模型Evo2的幕后团队，要把所有生物信息整合到一套AI里！
近日，北京大学 EvoPhys 团队推出首个以 “人” 为中心的 “场景级万物可控” 5D 世界模型 EvoPhys-World，基于摩尔线程全国产算力底座，团队首次将 AI 生成世界从 “可观看、可漫游，浅交互” 的阶段，推进到 “可操纵、深交互、自进化” 的新阶段。
马卡龙又出来炒作自己新一轮融资了，但我感到十分难过😭
机器人看得见，但不一定看得准。
中科大团队首先推出动态多模态知识注入基准MMEVOKE，解构遗忘机制，并在此基础上提出全新双阶段框架KORE。通过「知识树」自动增强与「零空间」协方差约束微调，为大模型终身学习开辟了全新路径。
过去一年，Agent学会了两件事：会用工具、会调用Skill。
AI创造生命的一大步！斯坦福团队用AI造出从零写出16种噬菌体，内含地球前所未有的蛋白，Anthropic CEO预警：6到12个月，傻子也能造超级病毒。
在推理后训练里，多数方法仍依赖奖励模型、验证器或额外教师信号。如果不依赖这些外部信号，只使用模型自身生成的答案进行自训练，是否仍然能够提升推理能力？是的！SePT（Self-evolving Post-Training）给出肯定答案，简洁的自训练方法，可在数学推理任务准确率直升10个点！