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论文精选 | 以AI赋能力学：计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏，首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战，还阐述重塑智能框架前沿方向，指出AI与计算力学融合是系统性重构。
Anthropic Labs 负责人：AI 时代做产品，最大的陷阱是「做太多」
Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 在播客中探讨 AI 时代产品建造问题。他以重建 Bourbon 为例，指出 AI 加速开发有弊端，还分享产品易过度建设、需接受重写等观点，也谈到团队结构、企业客户矛盾等内容。
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。
李飞飞World Labs最新判断：AI写完代码，下一步是「写世界」？
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口，认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达，还分析了神经图形学、模拟引擎的作用，并介绍了相关项目。
大模型的第一性原理：（三）信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
英伟达炸裂业绩打飞“AI泡沫”，黄仁勋：云端GPU卖光了
英伟达财报超预期，盘后股价飙升，带动行业股票反弹。黄仁勋称云端GPU售罄，驳斥“AI泡沫论”。其业务多板块增长，不过毛利率回落，因业务结构转型。市场对AI投资热潮看法不一，黄仁勋称是“AI良性循环”。