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区，迫切需要坚守底线：在蒸馏对话上做出任何让步都是不可接受的。 Anthropic应当努力保护自己的知识产权，但他们不应要求政府固化其地位，并在此过程中可能使美国与全球开源社区隔绝。以我们掌握的信息，除了让实验室自我执行之外，蒸馏问题没有好的解决方案。 我尤其就蒸馏问题写过大量文章。我直接写过它对模型能力和监管环境的影响，你可以在Interconnects上搜索更多字里行间的提及。 蒸馏讨论有一种特别的混乱之处：人们很可能切实担忧中国实验室将Mythos狭窄的网络安全能力蒸馏进一个开放模型。这更多说明的是当前模型API的不安全性，而非蒸馏风险。即便在Claude Mythos处于限制最严的私测阶段时，Discord上的侦探们就未经授权获取了Anthropic的Mythos。迄今为止，模型API仍在被越狱并以非预期方式被访问。 这使能力落入恶意行为者手中的风险扩散速度，远快于任何涉及对1T+参数模型进行复杂微调的情况。我不是网络安全专家，但“只有开放权重模型不安全、API是安全的”这种二分法近年来被严重夸大了。API在概念上应当能够更安全，但这尚未得到证明。 如果Anthropic的模型

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现有的订婚戒指，将其祖母绿切割主石换成马眼形切割，交付更新后的 3D 模型以及逼真的玫瑰金和黄金渲染图。” 平面图与渲染图：“根据扫描的地籍图、现场照片和测量数据，制作一张干净的带尺寸标注的平面图、家具布局方案，以及重新设计的浴室的逼真渲染图。” 由高效人机协作驱动的本体工程。“专家专注于提炼行业知识，而算法从中学习以扩展本体构建并推动持续演进”。 “先语义搜索，再判别”：“在语义搜索阶段，动态演进的本体被外化为一个独立的本体知识库，从而无需重新训练模型即可持续更新本体，”他们写道。“在判别阶段，模型只判断该项目是否与检索到的本体条目匹配。这种表述大幅降低了任务复杂度，减轻了模型幻觉，并增强了对本体演进的泛化能力”。 自演进的物品理解 LLM/VLM：“通过增量学习和模型自演进，系统填补有针对性的知识空白并缓解灾难性遗忘，”他们写道。“核心方法是在稳健的多任务基础上，为增量需求开发轻量级‘专家模块’，并将它们动态集成到专家池中，从而实现敏捷的能力扩展”。 “统一物品通道”：Oxygen AIIC 与其他业务应用之间的主要接口。“它支持日级、分钟级和秒级的生产与分发流水线，同时保持数据一

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动化——具体来说是工作中那些枯燥乏味的部分——这样他们就能拥有更多自由时间，并在工作之外拥有更多追寻意义的空间。第三大常见主题是共享繁荣，约三分之一的受访者表达了这一期望：希望人工智能带来的经济收益能够被广泛共享。 讨论 AI 正在经济中迅速扩散，出现在越来越多的场景中，输出也越来越智能。在早期的人工智能聊天界面中，使用方式很简单，仅限于聊天窗口内，没有网页搜索、工具调用、产物或其他功能。如今，Claude 模型可以通过 Claude Code 和 Cowork 自主运行数小时。随着这些形态的变化，用户群体也在发生转变。早期采用者技术背景深厚。我们最新的用户将 Claude 应用于那些要求 更低的工资 的劳动力市场。 在本报告中，我们采取了若干步骤，以实现更具信息量的测量。首先，我们开始以越来越高的频率进行测量，按小时样本处理数据。这揭示了日常生活的节奏如何被刻入我们的使用日志，并为未来的研究开辟了途径。其次，我们开始记录产物，即人们从 Claude 那里带走的产品。这些使 Claude 的工作产出更加清晰可读，并显示出一些直观的模式。 最后，使用数据所能承载的信息终究有限。我们的调查

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采样多条完整的推理轨迹，从每条轨迹中提取最终答案，并返回最常见的那个（Wang et al., 2023). Best-of-N（BoN） ——与自洽性类似，但使用训练好的验证器来选择最佳解法，而不是使用多数投票（Stiennon et al., 2022). 尽管实现简单，但这些方法往往会在各分支之间产生冗余计算，因为轨迹是独立采样的。 基于启发式的结构化搜索。 思维树/图/骨架 ——一族结构化分解方法，使用已知的搜索算法（BFS/DFS）探索多个替代“思维”，并通过基于 LLM 的评估进行剪枝（Yao et al., 2023; Besta et al., 2024; Ning et al., 2024). 蒙特卡洛树搜索（MCTS） ——通过采样随机推演来估计节点价值，并以置信上限（UCB）式的探索-利用方式扩展搜索树（Xie et al., 2024; Zhang et al., 2024). 这些方法通过将任务分解为互不重叠的子任务，改进了简单的分叉-汇合；然而，它们需要关于分解策略的先验知识，而这种知识并不总是已知的。 近期变体。 ParaThinker ——训练模型以两个

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用原型。 Prompt：请你写一个 minialipay，前后端分离架构 + 内存数据库存储，支持基础的用户登录、转账等功能，并且有新春特色的集五福功能，欢庆春节主题。 Opencode 接入（skills） 能够调用正确的 Skills，完整执行内部系统开发指令，Agent 自动化完成从基础架构搭建到多品牌主题逻辑的代码实现，将需求描述直接转化为具备导航、搜索及动态换肤功能的可运行原型。 Minecraft 机器人任务执行 精准执行空间构建指令，Agent 自动化完成从底层铺设到顶层收缩的数百次方块放置，将自然语言直接转化为游戏内的实体建筑。（使用的 Agent 框架 6. 局限性与未来计划 Ling-2.5-1T 已实现高吞吐解码与领先的超长上下文处理能力，并初步具备智能体交互能力，为通用智能体时代奠定基础。但在复杂智能体交互和长程任务上，它仍落后于前沿模型。下一版本将聚焦真实世界复杂任务的长程执行与交付效率优化，同时持续提升 Token 效率，以在效率与效果间取得更优平衡。 欢迎通过以下方式下载、访问和使用 Ling-2.5-1T。 🤗 Hugging Face： 🤖 Model

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ser 画一画，找出红球到绿球的最短路线 (En: Draw it out and find the shortest path from the red ball to the green ball.) Qwen3.5 为了找到从红球到绿球的最短路线，我首先需要将图像转换为一个网格表示，识别出起点（红球）、终点（绿球）以及墙壁和路径。然后，我将使用广度优先搜索（BFS）算法来找到最短路径。 首先，我将读取图像，将其转换为灰度并二值化，以区分墙壁和路径。然后，我将检测红球和绿球的位置。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import collections Load the image image = np . array ( image clue [ 0 ]) The maze seems to be a grid. Let's try to determine the grid size. The image has a thick black border. Let's convert to

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thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking）作为参考。 Ring-2.5-1T 在数学、代码、逻辑等高难推理任务（IMOAnswerBench、AIME 26、HMMT 25、LiveCodeBench、ARC-AGI-V2）和智能体搜索、软件工程、工具调用等长程任务执行（Gaia2-search、Tau2-bench、SWE-Bench Verified）上均达到了开源领先水平。 我们还额外测试了深度思考模式（heavy thinking mode），通过在推理过程中扩展并行思考与总结，实现测试时扩展，从而有效提升推理的深度与广度。 在 IMO 2025（满分 42 分）中，Ring-2.5-1T 获得 35 分，达到金牌水平；在 CMO 2025（满分 126 分）中取得 105 分，显著高于金牌线（78 分）及国家集训队入选线（87 分）。对比 Ring-2.5-1T 与 Ring-1T 的答题结果可以发现，前者在推理逻辑严谨性、高阶数学证明技巧使用以及答

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ge 参考「人设」生成了一张「自拍」 知识获取和文档整合 面对「我想学 Next.js，帮我调研一下」这类指令，Moltbot 会启动浏览器，检索最新官方文档与教程，最终总结出一条学习路径给予用户。 Agent 会根据用户任务自行使用多种工具研究并收集结果。也会记住和遵循用户随时的指示（如使用英语沟通） 让它「用今天的新闻编个故事」，Moltbot 熟练调用搜索工具抓取素材，并根据记忆文件中的偏好，完成信息筛选和总结。 有记性而像人的 Agent 除此之外，Moltbot 还能处理如代码编写、整理文件、自动化浏览器操作等一系列任务。在这些操作背后，有几个「惊喜」让我们印象深刻： 简单实用，像人一样的「记性」： Moltbot 的上下文窗口「看起来」无限长，即使任务多次切换，依然记得之前的对话细节。Moltbot 的记忆机制类似日志文件系统，会将关键决策写入本地 Markdown 文件，通过检索和压缩实现长期记忆。 Agent 主动找你聊天： Moltbot 会主动在群组中闲聊，得益于 Ling-1T 对语境的敏锐捕捉，也会随时回应其他人的聊天。这是一种很聪明的对于 Cronjob 和

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了几个具有强大工具调用支持的选项：Meta 的 Llama 系列、阿里巴巴的 Qwen 模型、Google 的 Gemma 变体，以及 DeepSeek 以推理为核心的架构。 该工具还与模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）集成，这是一种将 AI 智能体连接到外部服务的新兴标准。通过 MCP，Goose 可以访问数据库、搜索引擎、文件系统和第三方 API——将其能力远远扩展到基础语言模型所能提供的范围之外。 对于有兴趣搭建完全免费、保护隐私的配置的开发者来说，这个过程涉及三个主要组件：Goose 本身、Ollama（一款用于在本地运行开源模型的工具）以及一个兼容的语言模型。 第 1 步：安装 Ollama Ollama 是一个开源项目，它极大地简化了在个人硬件上运行大型语言模型的过程。它通过简单的界面处理下载、优化和提供模型服务等复杂工作。 从 ollama.com 下载并安装 Ollama。安装完成后，你可以用一条命令拉取模型。对于编码任务，Qwen 2.5 提供强大的工具调用支持： ollama run qwen2.5 模型会自动下载并开始在你

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排定优先级，而不是把每封邮件都当作悬念剧来读。 以下是一个你可以与小组一起试点的简单工作流程： 创建三个标签或类别：“今日行动”、“本周行动”和“仅供参考”。 在Outlook中配合Copilot，选择过去24小时的一批邮件并提问：“总结这些邮件，按主题分组，并告诉我哪些需要今天回复、哪些本周回复、哪些只需阅读。”在Gmail中配合Gemini，对会话视图或搜索结果集使用类似提示。 对于每个分组，让AI起草一行后续步骤和建议回复，然后快速接受、编辑或删除。 每天早上安排一个25分钟的“分诊时段”，只处理AI摘要和建议回复，而不是原始收件箱。 周末用两个指标衡量成功：未回复的关键邮件数量，以及花在邮件上的分钟数与平时估计相比。 为何重要：这将AI从新奇事物转变为日常操作习惯，并为你提供一种可重复的方法，在不遗漏重要消息的情况下夺回时间。 专业提示：给你的AI一个职位头衔，而不只是一项任务 不要用“重写这封邮件”，试试“你是我的销售运营经理，重写这封给重要客户的邮件，使其简洁、明确后续步骤，并与我们第一季度的续约目标保持一致。”多一行上下文往往能产生更接近你团队实际沟通方式的输出。 为何重

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的新图像生成AI，Nano Banana Pro（是的，AI公司仍然不擅长命名）。它结合了两项进步：一个非常好的图像创建模型和一个非常聪明的AI，后者可以帮助指导模型，按需查找信息。例如，如果我向Nano Banana Pro提示我的水獭测试的终极版本：“科学家是水獭，他们正在用白板解释ethan mollicks的水獭在飞机上使用WiFi的AI测试（你必须搜索这个），并通过一整墙水獭在飞机上使用笔记本电脑的照片来证明它已经通过。”我得到了这个： 连贯的词语、不同的角度、阴影、没有重大拼写错误。相当惊人的东西。记住，提示“水獭在飞机上使用wifi”在2021年得到了这张图： 但事实证明，真正好的图像生成是许多新能力的瓶颈。例如，拿PowerPoint演示文稿来说。每家主要AI公司都一直试图让他们的AI制作PowerPoint，他们通过让AI编写计算机代码（它们非常擅长这个）从头创建PowerPoint来实现这一点。这是一个艰难的过程，但Claude和ChatGPT都进步了很多，即使它们的幻灯片有点乏味。例如，我拿我的书《Co-Intelligence》扔进Claude，要求做一个幻灯片

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ert Consumers 评为“最佳生产力 AI 助手”，击败了 Alexa 和 Siri。秘诀是什么？与业务流程深度集成，并坚持不懈地专注于把小事做对。 为何重要：如果你还没在日常工作流程中使用 Gemini，那你就错过了这场 AI 生产力军备竞赛。 来源：Yahoo Finance 摘要：知识管理平台 ProcedureFlow 现已具备 AI 驱动的搜索和流程自动化功能。团队可以查找、更新并遵循标准操作流程，无需没完没了的 Slack 讨论串。 为何重要：AI 驱动的知识管理正从“有了更好”转变为“没有它我们以前是怎么活过来的？” 来源：Yahoo Finance 你知道那种你总想发却从没发过的会议跟进吗？让我们把它自动化吧。使用 Microsoft Copilot 或 Google Gemini 自动生成会议纪要、标出行动项，并在你的咖啡变凉之前把摘要通过电子邮件发给参会者。 在 Outlook 或 Gmail 中，录制你的会议（或使用内置的转录功能）。 让 Copilot 或 Gemini 总结要点和行动项。 把摘要复制到邮件草稿中，按需个性化，然后点击发送。 额外提示：把

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al。在几乎任何 AI 评级系统中，这些 AI 模型的变体合计占据了前 35 名。你使用的任何其他提供前沿 AI 的服务，从 Microsoft Copilot 到 Perplexity（两者都提供一定的免费使用），都是以这九种 AI 中的一个或多个为基础驱动的。 你应该如何在它们之间做选择？一些免费系统（如 Gemini 和 Perplexity）擅长网络搜索，而另一些则完全无法搜索网络。如果你想要免费的图像生成，最佳选择是 Gemini，ChatGPT 和 Grok 紧随其后。但归根结底，这些 AI 在许多细微之处存在差异，包括隐私政策、访问级别、能力、它们处理伦理问题的方式，以及“个性”。而所有这些都会随时间波动。因此，基于这些因素选择一个你喜欢的模型并使用它。不过，如果你正在考虑可能升级到付费账户，我建议从 Anthropic、Google 或 OpenAI 的免费账户开始。如果你只想使用免费模型，开放权重模型和 Microsoft Copilot 之类的聚合服务有更高的使用限额。 现在说难的部分。 如果你想认真使用高级 AI，你需要付费，每月 20 美元或约 200 美元，取

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一份工作，但它也可能戏剧性地改变人类事业的整个领域。是什么让这一切成为可能？AI智能体已经变得好得多，而且非常快。 自最初的 ChatGPT 以来，生成式AI已经帮助许多人完成任务，但限制始终在于人类用户。AI会犯错出错，因此，如果没有人类在每一步上加以引导，就无法完成任何有价值的事情。自主AI智能体的梦想——即给定一项任务后，能够规划并使用工具（编码、网络搜索）来完成它——似乎遥不可及。毕竟，AI会犯错，因此在智能体为完成任务而必须遵循的漫长步骤链条中，一次失败就会导致整体失败。 然而，事情的发展并非如此，另一篇新论文解释了原因。事实证明，我们关于AI智能体的大多数假设都是错的。即使准确率小幅提升（而新模型出错的可能性要低得多），也会带来AI能完成的任务数量的巨大增长。而最大、最新的“思考”模型实际上能够自我纠错，因此不会因错误而停滞。所有这些都意味着，AI智能体能够完成比以往多得多的步骤，并且能够在没有大量人工干预的情况下使用工具（这基本上包括你的电脑能做的任何事情）。 因此，有趣的是，过去几年中少数几个覆盖从 GPT-3 到 GPT-5 全系列AI模型能力的衡量指标之一，是 ME

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序员的“圣经”。尽管它有数千页之多，却只包含约90种不同的算法，而这些算法往往构成了整个软件工程职业生涯的基础！因此，CLRS中的算法可以构成我们所需的坚实的“基础处理器”集合，我们着手让构建和训练NAR处理器来执行CLRS中的算法变得容易。 在其第一个版本中，我们发布了CLRS-30，这是CLRS中三十种算法的数据集和处理器生成器集合，涵盖多种技能：排序、搜索、动态规划、图算法、字符串算法和几何算法。 CLRS-30的特别之处在于它向用户暴露了丰富多样的数据、模型和流水线：给定目标算法变量的适当规范、目标算法的实现以及理想的随机输入采样器，CLRS将自动以时空图结构格式生成该算法变量的完整执行轨迹、相关的编码器/解码器/处理器模型以及损失函数。因此，我们通常将CLRS称为“数据集和基线生成器”，而不是单个数据集。 例如，下面是对列表[5, 2, 4, 3, 1]进行插入排序时由CLRS生成的轨迹： 这条轨迹完整地暴露了算法的内部状态：列表的指针（绿色）如何随时间变化、当前正在排序的是哪个元素（红色），以及它需要被排序到的位置（蓝色）。默认情况下，这些可用于逐步监督，不过最近人们提出了

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定外界激励下，实现可循环的“储能—释能—复位”闭环极难，需要同时实现能量回收、空中姿态稳定与落地续能。该工作以扭转储能替代弯折、拉伸储能，以几何约束将复位“编码”进结构本身，为软体连续跳跃提供了一条极简路径。 这种结构并不局限于陆地跳跃。研究团队进一步改造材料和尾部设计，使软环能够漂浮、划水并重返岸边，实现“跳跃—游泳—再次跳跃”的两栖运动。在水面上，尾部由“拍地起跳”转为“拍水推进”；当抵达倾斜岸边时，尾部弹跳产生的推力还能帮助它克服水面张力回到陆地。 在应用前景方面，尹杰认为，这类毫米级软体机器人体积小、重量轻、结构柔顺，适合进入草地、碎石、泥沙、浅水及水陆交界等复杂环境，开展环境感知、目标搜索和局部监测。未来如果实现多机协同，还可能拓展到集群化环境探索和大范围分布式监测。 从实验室走向实际应用仍有距离。下一步，研究团队希望探索利用自然光，使其摆脱对固定人工光源的依赖。尹杰表示，这项工作的意义不在于形成成熟的户外机器人产品，而在于证明一种非常简单的毫米级软体机器人，也能依靠材料与结构本身的物理智能获得持续、自适应的自主运动能力，为未来微型机器人进入真实非结构化环境提供新的设计思路。

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对话嘉宾： 中国教育科学研究院数字教育研究所所长、研究员 曹培杰 我的大学阶段是在AI（人工智能）大模型环境中度过的。过去，遇到不懂的概念，大家会去翻教材、问老师；后来，会打开搜索引擎输入关键词检索；现在，更多人习惯了用AI工具“一键求答”。AI时代的教育，不再停留于“会不会算”，而是逐步转向“会不会判断、会不会提问”。在这样的背景下，我们该如何提出更高质量的问题，如何更好地应用AI？ ——某高校学生小刘 AI时代，会提问的人，或许要比只会答题的人走得更远。当AI能快速给出完整解答，能够提出高质量问题、辨别答案真伪，正成为学习者的关键素养。怎样通过一个巧妙的问题去开启知识的大门，收获更有价值的答案？记者对话多名嘉宾，共同探讨“面对AI，如何成为会提问的人”。 学生如何成为“定义问题和评判答案的人”？ 【场景】 上个学期期末，复旦大学“数据挖掘技术”课程考试打破常规，学生没有坐在考场里答题，而是全部成了出题人。每个人要设计10道题，去“考倒”3个AI大模型，AI答错的题越多、被难倒的大模型越强，出题学生的得分就越高。结果显示，有50名学生至少让AI答错过一题，4名学生甚至让部分大模型得了

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