MIT 研究：GPT-6 Astra 可直接读写其他 AI 模型权重
MIT 研究者在博客中展示，GPT-6 Astra 无需常规训练即可直接分析和修改其他 AI 模型的权重，他们把这一方法称为 Weight-Space Programming。
推荐理由：MIT 研究者展示大模型可直接读写其他模型的权重，并给出 Qwen3.5-0.8B 上的定向修复数据。
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大模型是怎么练出来的：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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The Decoder精选AI 评分7878
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 联合 WRI 与 IIASA 发布 10 米分辨率全球森林类型图 ForTy 2020
Google DeepMind 与 Google Research 联合 WRI、IIASA 发布 Forest Typology（ForTy）2020，把全球每块 10×10 米土地归入原始林、自然再生林、人工种植林、商品林、木本作物与农林、其他土地六类。
推荐理由：读者可了解一张10米分辨率全球森林类型图如何区分原始林、人工林与农林，以及它和欧盟零毁林法规的关系。
Microsoft Research精选AI 评分7878 微软研究院等证明31年悬而未决的KLS猜想
微软研究院张新志与Zhao Song证明1995年提出的KLS猜想，确认高维对数凹分布的最佳平面切割与任意形状切割之差可由与维度无关的常数界定。作者以人机协作的智能体搜索探索了100多条候选路径，由研究者筛选方向并完成论证，另有独立团队同日给出完整证明，随后出现Lean 4形式化验证。该结果使此前依赖该猜想的研究可无条件成立。
推荐理由：这篇论文证明了一个悬置31年的高维几何猜想，并展示了研究者如何引导AI智能体筛选上百条路径。