近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
李飞飞创业公司世界模型新成果来了！只需要一个图像或者提示，就能构建出一个可以无限探索的3D世界——世界更大、风格更多样、3D几何结构更清晰，并且保持一致性、没有时间限制、没有奇怪的变形。
谷歌DeepMind研究团队一年前的研究成果直到昨晚才姗姗揭秘，提出了一种叫做GDR的新方法，颠覆了传统训练中设法剔除脏数据的思路，将饱含恶意内容的数据「变废为宝」，处理后的数据集用于训练，甚至比直接剔除脏数据训练出的模型效果还好，「出淤泥而不染」，「择善而从」。
近日，全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 在葡萄牙落幕，共 3 篇论文获奖，华为网络技术实验室与香港科技大学 iSING Lab 合作的 DCP 研究成果，获本届大会 Best Student Paper Award (Honorable Mention)，成为亚洲地域唯一获奖的论文。
就在今天，斯坦福大学教授李飞飞的创业公司 World Labs 发布了新成果 —— 限量开放的测试预览版空间智能模型 Marble。「只需一张图片，就能生成持久存在的 3D 世界，比以往更宏大、更震撼！」
这项名为 MachineLearningLM 的新研究突破了这一瓶颈。该研究提出了一种轻量且可移植的「继续预训练」框架，无需下游微调即可直接通过上下文学习上千条示例，在金融、健康、生物信息、物理等等多个领域的二分类 / 多分类任务中的准确率显著超越基准模型（Qwen-2.5-7B-Instruct）以及最新发布的 GPT-5-mini。
顶级大模型在AAI提出的FormulaOne基准集体翻车：三层难度递进，GPT-5进阶题仅约4%正确，最深层零分；Grok 4、o3 Pro全部失手。该基准以图上MSO逻辑与动态规划生成问题，贴近路径规划等现实优化，旨在衡量超越竞赛编程的算法推理深度。
本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
只要科学任务可以评分，AI就能找到超越人类专家的方法，实现SOTA结果？ 这是谷歌一篇最新论文里的内容： 使用大模型+树搜索，让AI大海捞针就行。
上周，福布斯、Wired等争相报道「全球最快开源推理模型」K2-Think，，甚至图灵奖得主Yann LeCun转发推文。但仅三天后，ETH五位研究员的博客如晴天霹雳：87数学评估题竟藏在训练集中！这不仅仅是技术突破，更是行业诚信的警钟。
