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这篇论文把9个主流的智能体通信协议拆成5个维度做分类，告诉你哪种协议适合什么场景，以及未来会怎么演进。如果你在做多智能体系统，想选协议或者设计协议，这篇很有参考价值。

这篇论文用扎实的数据告诉你，在医疗领域微调模型时SFT性价比最高，CPT对开放问答有帮助但别盲目上全套，省钱又省力。

想了解如何科学评估AI做PPT的水平？这篇论文用113个主题和8133个探针，测出NotebookLM能覆盖85%的受众关键信息，比DeepPresenter和SlideTailor强不少。

这篇论文提出用LLM做MCMC采样，比直接生成更鲁棒，适合复杂推理场景，值得做概率建模的人看看。

这篇论文提出了一个实用设计：用LLM理解病历文本，但把最终判断交给更可靠的机器学习模型，值得做临床AI的看看。

OpenAnt把LLM和静态分析结合起来做漏洞挖掘，在三个知名开源项目里发现了新漏洞，误报还少，值得做安全的看看。

想治治AI裁判的偏袒病？这论文用数学几何直接纠偏，不用重训模型，比调prompt靠谱多了。

这篇论文用10个C++项目分析了vibe coding的变体性问题，还提出了VbR方法让LLM直接生成无死代码的二进制，挺有启发的。

这篇论文搞了个G-IdiomAlign基准，专门测AI能不能理解不同语言的习语。结果模型爱直译，加了注释能好点但还差得远，值得一看。

这篇论文提出CADE，解决了LLM处理时间序列时丢了数值信息的痛点，用直接时间步嵌入和对比对齐，在Time-MQA上比GPT-4还强。

Benchling的AI负责人用生物视角解释LLM的奇怪行为，比技术文档好懂，推荐看看他的原话。

官方账号LangChain@LangChainAI原文

权威AI批评家Gary Marcus再次发声，直指LLM根本不可靠，加上特朗普政府与Anthropic的对峙，这场AI安全争议你必须了解。

Gary Marcus@GaryMarcus11 个信源在谈原文

OmniPlan用LLM和混合专家做网络优化，在分布式ML卸载上延迟降97.8%，资源降11.5%，效果很直观。

这篇论文搞了个IUU+DB系统，用LLM自动从大量文档里挖出非法捕捞和海鲜欺诈的线索，能帮监管者和研究人员快速定位热点区域，挺实用的。

这篇论文直击法律AI评测的核心缺陷——现有基准只测写文书，不测真正懂法理。做法律AI或合规的朋友值得看看。

这篇论文解决了大模型看不懂可穿戴数据的问题。WEQA框架比基线的准确率高出24%，还通过了医学专家盲测，做医疗AI的同学值得看看。

这篇论文用LLM智能体自动设计心脏数字孪生的混合模型，比人工靠经验搭的更准，还跨病人管用。合成和真实数据上都赢了其他方法。

这篇论文发现了LLM回答重复问题时信念会自己稳定，还给了两种让模型更一致的方法，适合关注推理可靠性的读者。

这篇论文把LLM当作消费决策的代理人来研究，从经济学角度提出了一个全新的理论框架，适合想了解人机交互市场动态的读者。

用LLM帮MAS做策略合成，再加形式验证保证正确性，Qwen3-32B跑出92%准确率，挺实在的方法。

稀疏MoE的top-k路由不灵活还浪费算力，SoftMoE用可微路由让模型自己学会少用专家，性能却不输，代码开源了。

这篇论文用LLM编排多个专业智能体，自动搞定数据工程到部署监控的全流程，比单智能体和纯AutoML更可靠，适合做生产级自动化参考。

这篇论文告诉你，用AI做经济学研究时，喂它人类直觉比纯指令好使，但别指望它比刚入行的博士生强多少。

这篇论文提出了一个多智能体协作的LLM框架，通过证据推理和共识投票来提升海关HTS代码分类的准确性，特别适合物流合规场景。

这篇论文用参考答案做奖励支架，让模型自己探索推理路径，数学推理效果超过了SFT和GRPO，想提升推理能力的可以看看。

想看看LLM安全到底有多脆弱吗？这个研究用遗传算法黑盒越狱，效果惊人，开发者应该留意。

这篇论文测试了LLM重复找漏洞的稳定性，发现Claude匹配结果很稳，但自己新发现的漏洞随机性高。建议和安全工具搭配用，别靠它单干。

想审计合成数据是否偷学了你的信息？这篇论文给出了一个轻量级方案，无需模型权限，只需输出和留出集就能揪出隐私泄露。

这篇论文提出了CircuitLasso，能以更低成本达到和现有方法一样好的电路学习效果，还能揭示可解释的语义特征如何传播。

这篇论文分析了代码解释器推理的关键属性和认知行为，发现验证、回溯等能提升数学推理效率，适合关心LLM推理优化的人。

这篇论文把电路发现中的方差问题讲透了，还提出了带理论保证的CEAP方法，能减少重采样方差，值得看。

这篇论文提出DYNA，用时间知识图给LLM加外挂记忆，不用重新训练就能减少遗忘，比微调和RAG都更准，适合看重时效性的应用。

这篇论文测了Claude、GPT和Gemini最新版，看图能力比人强，但让它们判断图表有没有骗人，还是不行。有意思的发现。

微软研究院一口气晒了四个硬核进展：SQL秒变GPU代码、AI匹配肿瘤模型、LLM不重训学新任务，都很实在。

官方账号Microsoft Research@MSFTResearch原文

新基准暴露LLM规划隐藏盲区

并行合成提速2.5-11倍