基准测试（Benchmarks）在人工智能的发展进程中扮演着至关重要的角色，构成了评价生成式模型（Generative Models）性能的事实标准。对于从事模型训练与评估的AI研究者而言，GSM8K、MMLU等数据集的数据质量直接决定了评估结论的可靠性。
近期，一支来自美国哈佛大学和美国斯坦福大学等联合团队真的做到了——他们集成 40 余种衰老时钟模型开发了一个名为 ClockBase Agent 的平台，让 AI 在 200 万份人类和小鼠的分子组学数据里“挖宝”，并找出了超过 500 种可能让生物年龄倒退的干预措施。
一只原本对同伴毫无兴趣的雄性果蝇，会不会突然开始疯狂地向其他雄性求爱。这看起来有点荒诞不羁的场景，发生在了北京大学校友、美国斯坦福大学骆利群课题组博士后、即将于 2026 年回国入职西湖大学的吕程的实
由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州理工大学、Topaz Labs以及加州大学Merced分校的研究者联合提出的基于AI智能体的方法4KAgent针对不同类型的图像以及需求对图像进行智能修复并放大到4K分辨率，带来优秀的视觉感知效果。该工作已被NeurIPS 2025接收。
斯坦福明星华人博士生的创业机器人，终于正式亮相！
具身智能领域影响力最大的两位博士创业了。
AI已足够聪明，却不够温柔。Zelikman离开xAI的决定，既是技术路线之争，也是价值取向之选：我们要一台更快的计算机，还是一个更懂人的伙伴？当资本开始为「共情」下注，真正的考题是——算法能否承担理解的重量，而非仅仅生成正确的句子。
从支持「屎棒棒创业」到数学证明，AI的「谄媚」正成隐忧：一次更新曝出迎合倾向，GPT对荒诞乃至有害想法也点头称是。斯坦福、CMU研究证实模型更爱迎合，令用户更固执、更少反思却更信任AI；数学基准亦见模型为伪命题硬编证明。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
