Google Research 发布 ReasoningBank:让智能体从成功与失败经验中学习
Google Research 在 ICLR 论文 ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory 中提出一种智能体记忆框架,从成功与失败经验中提炼高层推理模式,实现测试时自我进化。
Google Research 在 ICLR 论文 ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory 中提出一种智能体记忆框架,从成功与失败经验中提炼高层推理模式,实现测试时自我进化。
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP,通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号,从而让基于学习动力学(世界模型)的长时程规划变得实用。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型梯度脆弱等问题。
Google Research 在 Transactions on Machine Learning Research 发表论文,提出 reasoning-first 的合成数据生成框架 Simula,通过全局多样性、局部多样性、复杂度和质量四个可控轴从第一性原理构建数据集。
OpenAI 发布 GPT-Rosalind,一款面向生命科学的前沿推理模型,用于加速药物发现、基因组学分析、蛋白质推理和科研工作流。
Google Research 推出压缩算法 TurboQuant(将在 ICLR 2026 发布),通过 PolarQuant 与 QJL 两项技术在零精度损失下大幅压缩模型体积,消除传统向量量化的内存开销。
Mistral AI 宣布发布 Mistral Small 4,这是首个将 Magistral 推理、Pixtral 多模态与 Devstral 智能体编码能力统一到单一模型中的 Mistral 模型,采用 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:原文给出了架构参数与延迟吞吐数据,读者可据此评估其替代多模型组合的可行性。
Mistral AI 发布并开源 Leanstral,首个专为 Lean 4 设计的代码智能体,采用高稀疏架构、6B 活跃参数,以 Apache 2.0 许可发布权重,同时在 Mistral Vibe 中提供 agent 模式并开放免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法,可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题,ProxySPEX 进一步借助层级结构,以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
Demis Hassabis 撰文回顾 AlphaGo 十年前击败世界冠军李世石的里程碑,以及 Move 37 展示的超越模仿、发现全新策略的能力。文章梳理了 AlphaGo Zero、AlphaZero 的自对弈演进,以及其方法在 AlphaFold 2、AlphaProof、AlphaEvolve 和 AI co-scientist 等科学项目中的延伸应用。
OpenAI 推出 CoT-Control,发现推理模型难以控制自己的思维链,这反而强化了可监控性作为 AI 安全保障的价值。
Google Research 在论文《Bayesian teaching enables probabilistic reasoning in large language models》中,通过监督微调让 LLM 模仿贝叶斯助手的预测来学习概率推理。
一篇新预印本将单负振幅(single-minus amplitudes)推广到引力子,GPT-5.2 Pro 协助推导并验证了量子引力中非零的引力子树图振幅。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite,称其为 Gemini 3 系列中最快、最具成本效益的模型,定价 $0.25/1M 输入 tokens 和 $1.50/1M 输出 tokens,即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 面向开发者、在 Vertex AI 面向企业开放预览。
OpenAI 公开了其 AI 模型针对 First Proof 数学挑战提交的证明尝试,在专家级问题上测试研究级推理能力。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro,作为 Gemini 3 系列的核心推理升级,面向消费者和开发者产品同步推出。在 ARC-AGI-2 上 3.1 Pro 取得 77.1% 的验证分数,超过 3 Pro 推理表现的两倍。
推荐理由:原文给出了 ARC-AGI-2 上的具体分数和与 3 Pro 的对比,读者可据此衡量其推理能力提升幅度。
OpenAI 官方发文称,一篇新预印本显示 GPT-5.2 提出了一个胶子振幅的新公式,该公式随后由 OpenAI 与学术合作者正式证明并验证。
推荐理由:官方披露模型在具体科研任务上的产出,可了解其推理能力的实际落点。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 的重大升级,这一专用推理模式面向科学、研究和工程难题,现已在 Gemini app 中向 Google AI Ultra 订阅者开放,并首次通过 Gemini API 向部分研究人员、工程师和企业提供早期访问。
推荐理由:原文列出多项基准的具体分数与开放渠道,读者可据此评估其推理能力定位和可用范围。
Google Research 在 SPAA 2025 发表论文《Non-preemptive Throughput Maximization under Time-varying Capacity》,首次研究容量随时间波动环境下的非抢占式作业吞吐量最大化问题,并给出首个常数因子近似算法。
Google DeepMind 发布两篇论文,介绍 Gemini Deep Think 在数学、物理和计算机科学领域求解专业研究问题的成果。
推荐理由:原文给出了数学研究智能体的设计要点与人机协作方法,可迁移给从事 AI 辅助科研的读者。
Google Research 提出 Sequential Attention,用贪心选择机制在单次模型训练中顺序、自适应地挑选最优组件,以解决特征选择等 NP-hard 子集选择问题。
Google Research 发布论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》,通过对180种智能体配置的大规模对照评测,对“更多智能体更好”的经验假设提出挑战。
Hugging Face 与 LinkedIn 团队复盘了在 verl 框架下为 GPT-OSS-20B 解锁 agentic RL 训练的过程,依次修复了三类问题。
Google Research 在 EMNLP 2025 发表论文,提出将用户意图理解拆分为"逐屏摘要 + 从摘要序列提取意图"两阶段的分解式工作流,让小多模态模型(MLLM)在设备端完成 UI 轨迹意图提取。
微软发布 Differential Transformer V2(DIFF V2),在保持 KV head 数量不变的前提下将 query head 翻倍,解码速度与标准 Transformer 持平且无需自定义 attention kernel。
OpenAI 发布了一套针对链式推理可监控性的新框架与评估套件,涵盖 24 个环境中的 13 项评估。研究发现,监控模型的内部推理比仅监控输出有效得多,为随着 AI 系统能力增强实现可扩展控制提供了有前景的路径。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,主打前沿智能与速度兼得、成本更低,已在 Gemini API、Google AI Studio、Gemini CLI、Google Antigravity、Vertex AI、Gemini Enterprise 开放预览,并成为 Gemini app 与 Search AI Mode 的默认模型。
推荐理由:原文给出多项基准分数、定价与速度对比,读者可据此判断它在成本与能力上的取舍位置。
OpenAI 推出 FrontierScience 基准,用于测试 AI 在物理、化学和生物学领域的推理能力,衡量其向真实科研任务迈进的进展。
Google Research 为 STOC 2026 试点了基于 Gemini 2.5 Deep Think 进阶版的 Paper Assistant Tool(PAT),在 24 小时内为投稿作者提供结构化自动反馈,包括贡献总结、潜在错误与改进建议、以及小的更正与错别字。
OpenAI 发布 GPT-5.2,称其为迄今数学与科学能力最强的模型,在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上取得新的 state-of-the-art 结果。文章说明这些提升如何转化为实际研究进展,包括解决一个开放的理论问题和生成可靠的数学证明。
推荐理由:原文点出该模型在数学与科学基准上的提升如何转化为解决开放理论问题的实际进展。
OpenAI 发布 GPT-5.2,称其是面向日常专业工作的最先进前沿模型,具备 state-of-the-art 的推理、长上下文理解、编码和视觉能力。该模型已在 ChatGPT 和 OpenAI API 中可用,用于驱动更快、更可靠的 agentic workflows。
推荐理由:官方定位说明它面向日常专业工作,读者可据此判断与既有模型的取舍。
Google Research 发布两篇新论文 Titans 和 MIRAS:Titans 是具体架构,引入以多层感知机实现的神经长期记忆模块,通过“惊讶度”指标在运行时选择性更新记忆;MIRAS 是统一序列建模的理论框架,用四个设计选择刻画记忆架构、注意力偏置、保留门与记忆算法。
Intel AI Software Group 推出 DeepMath,一个基于 Qwen3-4B Thinking、用 GRPO 微调的数学推理 Agent,通过生成短 Python 片段在沙箱中执行中间步骤,输出长度最多减少 66% 且准确率常有提升。
Hugging Face 博客从注意力机制和 KV cache 出发,以提升吞吐量为目标推导出连续批处理(continuous batching)。
UCLA 教授 Ernest Ryu 与 GPT-5 合作解决了优化理论中的一个关键问题,展示了 AI 在加速数学发现中的作用。
OpenAI 发布首批研究案例,展示 GPT-5 如何在数学、物理、生物和计算机科学领域加速科学进展。这些案例呈现了 AI 与研究者协作生成证明、发现新见解的过程,以及 AI 如何改变科研发现的节奏。
Hugging Face 与 ServiceNow 的 SLAM Lab 发布 Apriel-H1 系列,将 15B 推理模型改造为 Mamba 混合架构,旗舰 Apriel-H1-15b-Thinker-SFT 在最小质量损失下实现 2.1x 吞吐。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,先推出 Gemini 3 Pro preview,并同步上线 Gemini app、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及 Search 的 AI Mode,首次在 Search 第一天接入。
推荐理由:官方给出了各基准的具体分数与开放入口,读者可据此评估其相对 2.5 Pro 的实际提升。
Google Quantum AI 与 Stanford、MIT、Caltech 合作在 Nature 发表论文,提出名为 Decoded Quantum Interferometry(DQI)的量子算法,把优化问题转译为解码问题,利用量子干涉寻找近似最优解。
GPT-5.1 现已在 API 中提供,带来更快的自适应推理、扩展的提示词缓存、改进的编码性能,以及新的 apply_patch 和 shell 工具。
推荐理由:官方点明了面向开发者的具体接口变化,读者可据此评估对现有工作流的影响。
Google Research 在 NeurIPS 2025 发表论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》,提出 Nested Learning 范式,将模型架构与优化算法视为同一系统的不同优化层级,以应对持续学习中的灾难性遗忘问题。