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当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算，发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标，导致异常，还给出GEMM Kernel性能分析建议。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失
微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，占用内存和计算成本显著降低。它首次实现对1比特LLMs的原生4比特激活值量化，通过H - BitLinear模块处理异常通道，实验显示其在多方面表现优异。
预测误差仅0.26mm，中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”
中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论，将人类动态纳入长期预测，实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术，有巨大应用潜力。
Arc研究所造出能“举一反三”的虚拟细胞模型，破解跨细胞预测难题
生物学和药物研发中，因细胞组合庞大，难以全实验验证，且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval，STATE 预测效果优，但也存在短板。
AI for Science开始“动手”了：机器人正式走进国家级实验室
今年7月，国家级科研平台实验室迎来首批Monte2人形机器人，由源络科技与实验室联合研发。它能完成复杂实验操作，缓解人工瓶颈。全球自主实验室成趋势，源络发起“原点计划”推动AI for Science迈向实验室3.0。
别再乱调图像塔了！浙大 IJCAI 论文揭露 VLM 非对称性真相，给 CLIP 微调「踩刹车」
浙大陈静远教授课题组等提出自适应非对称适配器，放弃对图像分支硬性微调，引入预测置信度自动给视觉塔‘踩刹车’。经实验总结出微调三大核心洞察，在多个数据集测试中表现优异。