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230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。
刚刚,英伟达向Ilya的公司砸下重金,算力要翻10倍
SSI官方宣布与英伟达达成长期战略合作，英伟达将大规模投资，助其12个月内算力扩10倍。此前SSI算力依赖谷歌TPU芯片，此次合作反映芯片厂商争夺客户策略。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
Ilya罕见发声：大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称，AI正从「规模时代」走向「科研时代」，主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题，给出独特见解。
刚刚，全球首个AI科学家登上Nature！包揽提出idea到写论文全流程，已通过人类盲审
历经一年半研发，Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程，代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律，也指出其局限，引发伦理探讨。
穿越100年前打造的AI，不知道二战和互联网，却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie，只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息，能从例子学Python，风格似20世纪绅士，研究团队将扩大其规模。
AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出，计算须遵循物理定律，线性进步要指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际，中国重应用普及更务实，AGI难以实现。
故障率降低100倍，微软突破性技术破解AI算力浪费大难题
在AI数据中心，网络链路高故障率制约算力释放。微软在“ACM SIGCOMM 2025”大会公布MOSAIC技术，将链路故障率降100倍，实现50米长距传输、最高68%功耗降低，为大规模AI集群提供支撑。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
2026 中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30 征集启动！
今年AI行业关注点重回模型与模型公司，开源逼近闭源前沿，C端用户规模上涨。在此环境下，极客公园启动2026中国AGI创新影响力机构TOP 30征集，从多维度评选，给出申报、评审及结果公布时间。