AI已经不止会写代码、画图、做PPT，它也开始「上班」了！CMU与斯坦福的研究团队首次完整追踪了AI的工作过程，发现一个惊人事实：它并不是在模仿人类，而是在用编程的方式重写工作的定义。这场关于「谁在工作」的实验，正在重构未来职场的逻辑。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
让AI懂地理，它才会走得更远。GeoEvolve让AI从助理变成「地理学博士生」，自己修bug、改算法、进化模型——这下，科学家可能真的要有个AI同事了。MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve，尝试了这样一种探索：
斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o—— AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
在「具身智能」与「世界模型」成为新一轮 AI 竞赛关键词的当下，来自北京人形机器人创新中心、北京大学多媒体信息处理国家重点实验室、香港科技大学的中国团队开源了全新的世界模型架构。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
来自斯坦福大学、SambaNova Systems公司和加州大学伯克利分校的研究人员，在新论文中证明：依靠上下文工程，无需调整任何权重，模型也能不断变聪明。他们提出的方法名为智能体上下文工程ACE。
调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE（Agentic Context Engineering），把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook，用“生成—反思—策展”三角色加差分更新，规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上，ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%，适配时延降至约 1/6（-86.9%），且在无标注监督场景依然有效。
吴恩达 (Andrew Ng) 执教的斯坦福 CS230 深度学习旗舰课程已更新至 2025 秋季版，首讲视频现已公开！课程采用翻转课堂模式，学生需提前观看 Coursera 上的 deeplearning.ai 专项课程视频（包括神经网络基础、超参数调优、结构化机器学习项目等模块），然后参加线下课程。
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。
