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有人发了VISReg，一种给JEPA训练用的新正则化技巧，通过方差、不变性和素描来提升表征质量。

AK@_akhaliq原文

想搞懂Agent Arena怎么分析智能体因果链的？这篇博客讲得明明白白。

lmarena.ai@lmarena_ai原文

Anthropic 用使用数据追踪 AI 经济影响，比看宏观指标更早看到变化，值得关注。

官方账号Anthropic@AnthropicAI原文

微软研究搞了个新招，把黑盒模型怎么处理语言变成可以验证的假设，还真的用脑扫描去测，看哪些脑区在干活，挺有意思。

官方账号Microsoft Research@MSFTResearch原文

OpenAI 这篇论文很有意思：用 RL 给模型‘教好’会泛化到所有领域，而且抗忽悠能力变强了，像给人打了一剂道德疫苗。

orange.ai@oran_ge10 个信源在谈原文

斯坦福AI实验室的两位研究者梳理了CoT监控的来龙去脉，想理解AI安全前沿热点的演变，这篇博客值得看。

Stanford AI Lab@StanfordAILab原文

OpenAI 把 o3 模型用到罕见病诊断上，还发了 NEJM AI 论文，很实在的应用。

官方账号Greg Brockman@gdb6 个信源在谈原文

OpenAI发了篇新论文，研究怎么让AI在超出训练场景的长期任务里也乖乖做好事，关心AI安全的朋友可以看看。

官方账号OpenAI@OpenAI11 个信源在谈原文

OpenAI出了个研究，说AI能帮医生重新分析那些多年没解决的病例，以前专家都搞不定，现在用AI也许能找到新线索。

官方账号OpenAI@OpenAI6 个信源在谈原文

OpenAI 联合顶级医院用 o3 Deep Research 分析多年未解的罕见儿科病例，帮家庭找到答案，有温度也有技术含量。

官方账号OpenAI@OpenAI6 个信源在谈原文

想搞懂Agent决策是怎么归因的？Agent Arena这篇博客把因果追踪的方法讲得很清楚，适合做智能体评估的研究者。

lmarena.ai@lmarena_ai原文

LangChain联合Qwen和FireworksAI出了个办法：从每条trace里低成本挖出关键信号，性能还不打折，适合做可观测性的团队看。

官方账号LangChain@LangChainAI原文

这篇分析硬核拆解RL训练效率瓶颈，vLLM+verl的沙箱实验值得一看。

官方账号vLLM@vllm_project原文

Anthropic专门发了一篇研究，分析大家怎么用Claude Code、任务值多少钱，还聊了专业知识对结果的影响，挺有启发的。

官方账号Anthropic@AnthropicAI11 个信源在谈原文

两位研究者写文章戳破了AI安全讨论里的非黑即白。如果你也看腻了极端吵架，这篇值得翻一翻。

官方账号Jeff Dean@JeffDean原文