BrickWright: 基于智能体的物理可行积木构建框架
研究人员提出BrickWright框架，使用预训练智能体从文本或图像提示生成物理可行的积木构建。该框架通过BrickLayer工具包提供积木组装API和物理可行性验证，使智能体在512个提示样本上达到100%的物理有效性，同时保持提示遵循性。代码已在项目页面公开。
推荐理由：通过代码工具将AI智能体从虚拟建模引导至物理可行性验证，100%成功率揭示了具身智能的工程化路径。
#编码
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565
HuggingFace Daily PapersAI 评分3535 SpecMRL: 在参数谱内重新设计 Matryoshka 表示学习
SpecMRL 通过参数谱基重新组织特征空间，在 MTEB 评测中全面超越 Matryoshka 表示学习，更激进压缩下性能提升更大。仅用半数嵌入维度即可超越全维度性能，证明其能更有效压缩表示。
HuggingFace Daily PapersAI 评分4040 Code2Video-Compass: 通用代码生成视频评测基准
Code2Video-Compass 发布，涵盖 T2V/I2V/V2V 三类视频生成，包含 2,104 项任务和 17 项评测指标。评测显示 15 个 MLLM 在高复杂度任务中表现下降，需提升视频质量与指令对齐能力。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 Agent4Sci：前沿智能体能否在科学领域实现突破性进展
研究团队提出Agent4Sci测试平台，评估前沿智能体在20个科学ML基准上的表现。Claude Opus平均提升10.4%，但进步主要来自ML工程技巧而非研究洞察。通过添加轻量级插件技能，Claude Opus性能提升至20.1%，表明智能体在科学领域仍有巨大改进空间。代码和数据已在GitHub和Hugging Face开源。
推荐理由：Agent4Sci测试显示前沿智能体在科学ML基准上平均提升10.4%，但进步主要来自工程技巧而非研究洞察，揭示当前智能体在科学发现中的真实能力边界。
HuggingFace Daily PapersAI 评分4545 AI 研究团队自主发现线性注意力架构
研究团队构建多学科 AI 研究员，通过自适应分配实验预算，在 1.3B 规模下超越 GDN2，语言建模与推理任务表现更优。移除任一组织组件均导致发现能力显著下降。
HuggingFace Daily PapersAI 评分4545 TEAL：无监督工具进化提升数据湖分析 Coding Agent 性能
TEAL 通过 Explorer 和 Critic 两个 Agent 无监督进化工具库，在 KramaBench 和 LakeQA 上提升 Sonnet-5 性能，15 步预算下分别提高 9.3 和 21.7 分。合成问题 TEAL-Q 效果接近真实问题，20 步进化工具在 30 步部署中得 68.3 分，优于基线 59.6 分。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 StopLoss：教会智能体预测失败并提前终止
研究人员提出StopLoss，一种小型外部监控器，通过学习已完成轨迹及其验证结果来识别失败。该系统在SWE-bench Verified和Pro子集上测试，相比六种通用判断器，每次检查成本低一到两个数量级，同时保留99%的成功运行，在Pro子集上可降低成本高达31%。
推荐理由：通过学习失败轨迹识别，StopLoss让智能体提前终止无效任务，成本降低一个数量级。