搜索
大模型解短题常能给出流畅答案，推理链一长，却可能每一步都看似合理、终点仍然失效。来自弗吉尼亚理工大学、威斯康星大学麦迪逊分校和达特茅斯学院的研究团队在 NeurIPS2026 论文中提出 SAGE：用符号闭包分析（SCA）解释长推理中的探索偏差与累积偏差，再把这一诊断变成训练时的结构引导。
普林斯顿大学陈丹琦团队在arXiv发布约4B参数模型QUEEN，通过门控交叉注意力连接Leela与SmolLM3-3B，并引入四阶段课程和迭代搜索蒸馏，使其棋力接近特级大师且能用自然语言解释着法。
哈尔滨工业大学（深圳）iLearn-Lab与新加坡国立大学LV-Lab提出免训练2-bit KV Cache量化框架QuantWM，改善视频世界模型量化后的时序闪烁与画质，并实现最高6.20倍缓存压缩。
清华团队开源以Qwen 3.8-27B为基础模型的VeriLoop E2，通过VGR外部证据门控实现可验证状态提交，并取得黎曼猜想临界线零点比例下界67.350003708785593%的严格有限维证书，但上游形式化桥接尚未完成。
《The Verge》报道，Mercor、Scale AI 和 Surge AI 招募律师、编剧、教师等专业人士生产 AI 训练数据，使劳动者在教 AI 取代原有工作的同时，面临项目骤停、严密监控、降薪和技能被模型掌握后需求消失的困境。
Google等提出RRSI，通过正则化Agent Harness自我改进中的Proposal与Selection，减少过拟合与复杂度累积，并提升未见基准上的迁移表现、降低Token成本。
文章指出，AI常生成美女，是因为模型倾向生成接近数据分布中心的平均脸，而人类更偏爱平均脸，训练数据偏置、用户点击、奖励模型与商业激励进一步强化了这一反馈循环。
VA-Bench测试12个主要多模态模型发现，Qwen3.8-max、Opus-5和GPT-5.6-sol虽在目标识别与定位上达100%、操作语义理解达99.6%—100%，完整任务成功率却仅为53.93%、52.86%和51.55%，暴露大模型从空间理解到执行与修正的断层。
来自上海创智学院、复旦大学、伦敦国王学院与牛津大学等机构的研究团队推出SocioVerse2，将大模型社会模拟扩展为可干预、可迭代、可回溯的开源社会科学研究框架。
ModelScope团队开源动态检索框架Sirchmunk，无需预构建向量索引即可在原始文件中即时定位证据，并通过KnowledgeEvolver把检索经验沉淀为可复用知识，使知识库在检索过程中持续连接、合并与重组，实现自我进化。