Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究：LLM 能否可靠判断研究想法的新颖性
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems，并公开基准、数据和代码，用于测试 LLM 作为“新颖性评判者”是否可靠。
研究基于 ICLR 2026 评审意见构建两个数据集：154 篇高新颖性人类论文想法与 145 篇低新颖性想法组成 Human-Only，另有 154 个人类想法与 LLM 生成想法配对的 Human+Generated。
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Hugging Face BlogAI 评分58
Hugging Face Blog 精选AI 评分62 ALTK-Evolve 用学习记忆让 GPT-4.1 客服智能体登顶 τ²-bench
IBM Research 在 Hugging Face 博客介绍 ALTK-Evolve：它用 GPT-4.1 分析智能体在训练任务上的成功与失败轨迹，蒸馏出简短行为规则并追加到系统提示词，不更新模型权重。
在 τ²-bench 客服基准上，使用 stock ReAct 脚手架的 GPT-4.1 智能体在零售域 Pass^4 从 57.5% 升至 67.5%，平均准确率从 78.1% 升至 82.5%；航空域 Pass^4 从 35.0% 升至 45.0%。
关注点读者可看到不更新模型权重、仅靠提示词层学习记忆，就能把普通客服智能体推到基准榜首的具体做法与代价。
Hugging Face Blog 精选AI 评分73 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。
关注点微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务成败，并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。
Google Research 精选AI 评分74 Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，实现连贯长视频生成
Google Research 发布 AI video co-director，一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架，用于生成多镜头连贯长视频。
关注点Google 把长视频生成拆成四个可组合框架，并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果，适合了解智能体编排在视频生成中的具体做法。