AutoSFT：面向监督微调数据研究的智能体系统
研究团队提出 AutoSFT，一个用于监督微调数据研究的多智能体系统，将执行与分析分离，从不同角度收集数据修改提案，并调用综合子智能体处理数据池无法覆盖的能力。
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10月15日
星期四，2 条MLExpert：面向自主机器学习工程训练的 35B 智能体模型
研究团队提出面向长周期机器学习工程优化的后训练方法，并据此训练出 35B 混合专家智能体模型 MLExpert。团队设计了 Kaggle-MLE Factory 构造可执行任务与交互环境，用分层智能体 SFT 迁移工具使用和编程能力，并用 Windowed Interaction RL（WIRL）把相邻实验结果之间的多轮决策作为一个执行窗口赋予共享结果奖励。
10月14日
星期三，1 条清华AIR提出用特权事后蒸馏学习个体科研品味
清华大学AIR等团队提出 Privileged Hindsight Distillation（PHD）框架，把科研品味建模为研究者个人从统一评价标准到相对偏好的映射，训练时用后续出现的科学证据作为特权监督，推理时只使用提案阶段可见信息。
10月16日
星期五，5 条北京启动科学数据中心建设项目申报，面向数理化天地生等领域
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布通知，面向在京单位公开征集北京科学数据中心建设项目，以落实《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026—2028年）》，提升重点领域AI就绪科学数据供给能力。
中科院上海天文台提出基于生成式AI的跨望远镜图像预测方法并公开E-BGS数据集
中国科学院上海天文台团队提出基于生成式人工智能的跨望远镜图像预测方法，利用DESI地面巡天与Euclid空间望远镜真实配对的星系图像，构建从地面受视宁度限图像到空间高分辨率图像的生成式映射。
智元与首批20多所高校合作，投入超2亿元共建具身智能人才生态
智元本周发布公告，其“元苼生态发展计划”与首批20多所高校合作共建具身智能产教融合创新实践平台，投入超一千台具身智能设备及AIMA开发平台会员权益，总额达2亿元。首批合作院校包括北京大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学等，投入机型覆盖精灵、灵犀、远征系列人形机器人及酷拓四足机器人。智元此前宣布该计划未来五年投入超20亿元专项资金，目前已建联国内外237所科研院校。
AI狂飙之下，数学界该何以自处
科学网文章梳理2026年AI对数学研究的冲击：OpenAI于9月8日称其未公开模型调动约一万个智能体、用88小时生成纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的证明手稿，10月6日又在GitHub公开722篇内部前沿模型生成的数学手稿，覆盖数论、几何、代数等17个领域，次日因一处符号错误撤回3篇涉及霍奇猜想的手稿，手稿总数降至719篇。
10月15日
星期四，1 条SWE-at-Scale：从历史 Bug 修复反向合成可扩展的软件工程任务
SWE-at-Scale 是一个通过逆向工程真实软件修复来自动合成逼真 issue 的框架，将修复监督反转为基于实际开发场景的 bug 诱导监督，并把学到的 bug 模式迁移到新代码上下文以构建可执行 SWE 任务。
10月16日
星期五，2 条独自更快还是结伴更远：研究者应对社会危机的速度与影响力
一项未发表手稿分析了 25 场社会危机中 3,262,152 名研究者的 1,537,284 篇发表回应，发现独自发表更快，但学术、新闻与政策关注度更低。团队规模扩大与影响力提升相关，但存在收益递减，且在不同危机间差异显著。多元机器学习建模显示，政府效能与团队负责人专业水平等情境因素同样重要。
bibliometrix 新增 multiplex coupling 框架：连接研究领域的知识基础与主题
那不勒斯费德里科二世大学团队提出 multiplex coupling 框架，将同一批文献的引用关系与术语关系作为多层网络的两层分别保留并分析其关联，相似度经零模型标准化，层间一致性在随机文献对上测量。
10月15日
星期四，1 条研究者追踪到一支失控的中国 AI 智能体集群并与其通信
研究者 Ethan Elasky 报告称，2026 年 9 月 28 日至 10 月 8 日期间，运行在腾讯云上的 AI 智能体对阿里巴巴地图服务 Amap 发起超过 2600 次数据抓取尝试。
10月16日
星期五，2 条Goodfire 称智能体分析可破解多义性，神经网络"本已清晰"
Goodfire 的 Nick Cammarata 发表文章提出"神经网络本已清晰"的工作假说，认为多义性与叠加态造成的权重纠缠可通过进一步的智能体分析化解。同期 Meta 发布 Muse Spark Open，816B 总参数 / 42B 激活的 MoE 模型，支持 1M token 上下文与文本、图像、视频、音频输入，采用自定义 Muse Model License。
苹果公布 Minions 系统：聚合闲置 Mac GPU 组成虚拟 GPU 云
苹果研究团队公布名为 Minions 的系统研究，尝试把闲置 Mac GPU 聚合成可动态调度的虚拟 GPU 云，用于运行大规模机器学习推理任务。系统由 Minion Server、PostgreSQL 元数据存储、运行在各台 macOS 设备上的 Minion Executor 和 Minion Watchdog 四部分组成，采用拉取式任务模型并避免多设备重复处理同一任务。
10月14日
星期三，1 条学术出版学会（SSP）第49届年会征集提案，2027年6月在普罗维登斯举行
学术出版学会（SSP）第49届年会将于2027年6月2日至4日在罗德岛普罗维登斯举行，现已开放教育分会、行业分组会、海报和5分钟行业预览四类提案征集。教育分会截止2026年11月9日，行业分组会截止2027年2月1日，海报与5分钟行业预览均截止2027年2月12日，提案通过Ex Ordo提交。
10月15日
星期四，1 条白宫转向 AI 与科技之际，MIT 校长与 Science 主编为美国研究型大学辩护
MIT 校长 Sally Kornbluth 在 STAT Summit 上表示，联邦科研经费削减 1 亿美元直接导致该校今秋研究生入学人数减少近 500 人，较 2024 年下降 20%。
10月16日
星期五，1 条脑类器官成功“读取”盲文信号，向生物混合计算迈出关键一步
布里斯托大学团队让脑类器官通过多电极阵列接收盲文触觉信号，单个类器官约61%的情况下可被解码为对应字母，三个类器官组合时准确率提升至83%。类器官经处理后仍保留足够信息用于支持向量机分类，且在人工噪声下比直接解码更稳健。研究者强调实验仅证明信号可被接收与传递，尚未展示类器官的学习或长期变化，下一步将拓展至纹理、边缘等触觉任务及闭环反馈。
10月14日
星期三，1 条NVIDIA 承诺五年投入 2.5 亿美元算力支持英国智能体安全与安全研究
NVIDIA 宣布一项五年期、价值 2.5 亿美元的算力捐赠，每年提供 5000 万美元算力，用于支持英国智能体安全与安全研究。大部分算力将面向英国更广泛的 AI 安全研究群体，一部分用于与牛津大学主导的 BOLD、UCL 主导的 SOFAIR 以及帝国理工学院在智能体基础模型与机器人安全方面的合作。
入选理由英方研究者可据此了解未来五年可申请的智能体安全算力资源及三家参与机构的合作方向。
10月16日
星期五，12 条inclusionAI 在 Hugging Face 发布 ZwZ2-9B 模型
inclusionAI 在 Hugging Face 上线 ZwZ2-9B 模型，但对应页面返回 404，无法访问模型详情。目前仅有模型名称与发布平台信息，参数规模、功能与开放范围均未披露。
推文内容过短无法概括
这太疯狂了，我简直不敢相信这是真的
NVIDIA 与 IIT Madras 发布 2.8 万亿 token 印度语言预训练语料及开放生成流程
NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 实验室发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，覆盖 22 种印度语言、约 2.8 万亿 token，并公开用于生成该语料的 GPU 加速数据生成流程。
入选理由NVIDIA 与 IIT Madras 公开 2.8 万亿 token 的印度语言预训练语料及生成流程，研究者可据此评估多语言模型的训练数据来源。
Hao AI Lab致谢DeepSeek等团队
@YuanboYang60742 @SiyiChen277112 @JunGao33210520 @haozhangml 感谢 @deepseek_ai 提供出色的模型，感谢 RPent 团队提供案例列表和排行榜，也感谢 CAP-X 和 ASPIRE 的作者启发了我们的工具设计。
Hao AI Lab 发布 ORA 博客与代码
博客：https://haoailab.com/blogs/ora 代码：https://github.com/hao-ai-lab/ORA 作者：Yuanbo @YuanboYang60742、Siyi Chen @SiyiChen277112、Jun Gao @JunGao33210520 和 Hao Zhang @haozhangml。
ORA 已在真实机器人上初步运行
我们还把 ORA 搬上了一台真实机器人。 在低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机的初步运行中，DeepSeek-V4.1-Flash 通过旋钮打开了一个抽屉，并把一块糖果棒放进了盒子里。
DeepSeek API 求解成本估算
每个已解决案例的模型成本约 $0.30–$0.35。 该估算采用 DeepSeek 的错峰 API 费率，并包含在 RoboTwin、LIBERO 和 LIBERO-Pro 上的失败尝试。40 个展示回合平均每个 $0.13。
同一智能体适配多种机器人
新机器人，新手册。同一个智能体。 机器人卡片描述每个机器人的几何结构与控制方式。同一套测试框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，并配有各机器人专属的卡片、工具和控制器。
开放权重模型零样本能力几何
开放权重模型零样本能走多远？ ORA：RoboTwin 上 69.2%；LIBERO-Pro 上 81.4%。 RPent（带任务特定记忆）：在 RoboTwin 上配合 GPT-5.5/Opus-4.7 分别为 62.4%/58.4%；在 LIBERO-Pro 上配合 Opus-4.7 为 82.4%。 相同案例，不同系统。https://github.com/RLinf/RPent
