GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 物理基准上解出 50 题中的 49 题，单题成本不到 3 美元
一项新基准测试让市面可用的 AI 智能体在无人类提示下求解理论物理研究题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 解出 50 题中的 49 题（98%），平均单题成本不到 3 美元，整套基准约 116 美元。
推荐理由：读者可看到智能体在理论物理论文级计算上的实际得分、成本与失败模式，以及作者对科研训练和资源分配的影响判断。
#评测/基准
The Decoder精选AI 评分7878
Google Research精选AI 评分6060 Google 发布地理空间推理智能体技术报告与两个新基准
Google Research 发布地理空间推理智能体的技术报告，在 CBGB、UnivEARTH 及自研的 GeoExpertQueries、GeoKTools 四个基准上对比四种配置，并开源两个新基准的开发集。
推荐理由：Google 公开地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准，并给出与 WHO 等伙伴的实测案例，可了解专用工具与前置规划对空间推理的作用。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 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，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再按终端后端状态和副作用打分，而非看模型生成的句子。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测环境，用后端状态而非模型自述来判定任务是否真正完成。
Mistral AI精选AI 评分6969 Mistral 发布 Agentic Search，用多步检索循环提升文档问答准确率
Mistral 发布 Agentic Search，一种面向企业复杂文档的多步检索层，通过 search、open、navigate、read、grep 五个工具让模型在索引之上迭代查找并核对证据，已集成进 Mistral Search Toolkit 以及 Studio 和 Vibe 的 Libraries。
推荐理由：原文给出多步检索循环的五个工具与两组基准数字，可据此判断它相对一次性 RAG 的取舍。
已经到底了