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ScienceVision基于真实三维数据构建250道跨学科科学3D评测题，GPT-6-Astra搭配Codex最高仅得0.53分，12个前沿模型均未在五科同时领先，显示AI科学三维观察与推理能力仍有限。
多机构团队提出OpenDS任务范式并构建含200道任务的OpenDS-World评测基准，GPT-6 Astra以39.0%准确率居首，显示AI Agent在真实网络长程搜索与证据整合方面仍面临重大挑战。
这两年，AI 变聪明的速度，很多人都能感觉到。 还记得刚开始用 ChatGPT 的时候吗？写提示词前，大家都要先背一套“咒语”：“你是一位有十年经验的资深市场专家”“请一步一步思考”“如果回答得好，我
被用户吐槽了一个月，OpenAI 终于决定不再折腾大家的使用额度了。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART，一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样，不要求奖励模型可微，也无需额外调参，可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式，具有极高的样本效率。
从 GPT-6 在演示里用 Blender 做三维建模，到 AI 短剧占据越来越多的屏幕时间，再到机器人走进真实场景，看似不同的应用，正指向一组共同的能力要求：理解物体在哪里、彼此如何关联、状态怎样随时间变化，以及采取行动可能带来什么结果。
想象一下，你向几个 AI 倾诉最近的压力。
AI 的下一次突破将从何而来？业界大佬们一两年前就已给出判断。
每个做 AI 系统的人都经历过这个阶段：效果上不去，又不知道往哪使劲——读轨迹、改 prompt、调配置，靠人一轮轮试，一试就是好几天。
近期，Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出，让 Personal Agent（个人智能体）再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手，这类 Agent 不再局限于回答问题，而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文，主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手，正在逐渐成为现实。