AI转型圆桌：引入AI，先改流程还是先换脑袋？

【核心内容】36氪AI Partner大会圆桌对话，学者（长江商学院）、制造业主（双鹿电池）、工业赋能者（和利时）三种视角碰撞：共识是不要等认知统一再动手，也不要贪大求全，用小流程换结果，用结果赢共识。核心观点：BCG调研企业AI转型10%算法+20%技术数据+70%流程和人；梅教授建议大企业先做AI镜像业务；双鹿电池用AI视觉质检替代人工外观检测，节省大量人力。 【值得关注】企业AI落地实战经验，揭示典型问题与踩坑指南。 来源：https://36kr.com/p/3820112276951170

顺丰AI+供应链：大模型调度全国三分之一航空货运

【核心内容】顺丰集团数智供应链高级副总裁唐恺分享：顺丰用AI调度110架全货机（占全国46%）、20万辆车、百万员工，日处理5000万票件，50%启动动态路由。内部有两个垂域大模型（丰遇+丰知），5000+个Agent实时运行，日消耗800亿token。以物流决策大模型+AgentOS赋能行业中小企业。 【值得关注】物流供应链是AI落地最佳试验田，中小企业可直接调用API接入顺丰智能供应链体系。 来源：https://36kr.com/p/3820107133555077

arXiv新研究：SOLAR——终身学习的自主AI Agent

【核心内容】SOLAR（Self-Optimizing Lifelong Autonomous Reasoner）针对动态真实环境中的概念漂移和梯度适应高成本问题，提出参数级元学习+多级强化学习，让LLM能够在测试时自主适应未见领域，在常识/数学/医疗/编码/社交/逻辑推理任务上超越强基线。 【值得关注】LLM从静态训练向动态终身学习演进的重要一步，适合需要持续适应环境的AI Agent场景。 来源：https://arxiv.org/abs/2605.20189

arXiv新研究：COSMO-Agent——工业CAD-CAE闭环优化框架

【核心内容】COSMO-Agent提出将CAD生成、CAE求解、结果解析、几何修订整合为交互式RL环境，让LLM学习完成闭环CAD-CAE流程。在25类工业零件上验证，小模型超越大型闭源模型。 【值得关注】工业AI落地新范式——将仿真反馈自动转化为几何修订，解决CAD-CAE语义鸿沟问题，制造业可关注。 来源：https://arxiv.org/abs/2605.20190

arXiv新研究：OSCToM——高阶心智理论推理

【核心内容】OSCToM针对LLM在复杂社会设置中心智理论推理不均匀的问题，提出用RL+领域特定语言生成观察者-自我信念冲突，OSCToM-8B在FANToM基准达到76%准确率（vs ExploreToM的0.2%），训练数据合成效率提升6倍。 【值得关注】小模型（8B）通过定向训练数据即可处理高级认知推理，AI社交理解能力再突破。 来源：https://arxiv.org/abs/2605.20423