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NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
终于找到一个开源神器！用画布喂给 Claude Code，上下文再也不用打字说了！
开发者用文字向 AI 说明需求繁琐，思路易跑偏。BonsAI 是 macOS 原生应用，提供无限画布，可让 Agent 实时读取改写。它亮点多，还有连接器功能，能成编程工具‘前置处理器’。
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。
光年之外居然做了能用Skills的AI浏览器：超实用实用案例+现成脚本
光年之外团队推出 Tabbit 浏览器，填补国内空白，有对话、妙招等 5 大核心功能。文章用5个案例展示其便捷性，如一键成稿、旅行规划等，还能解决收藏难题、增强网页功能，适配国内网站。
别让Nano Banana骗了！混合方案让头像生成成功率从0到100%
作者用Nano banana更新头像时发现其生成中文能力差，提出将AI画图与HTML编程结合的方案。HTML搞定确定性、成本低部分，AI画图负责复杂、创意性高部分，还给出使用方法及多种头像加字设计方案。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
鄂维南院士：AI for Science的下半场，是重构整个科研体系
本文整理鄂维南院士在PAIR Conference 2026的演讲内容，对比中美AI for Science技术路线，分析行业现存短板，提出AI for Science下半场核心是重构现有科研体系，推动科研范式变革。
姚顺宇、施天麟聊 RSI：最难的不是实现自我迭代，而是如何验证迭代有效
本文整理自AGI House上海RSI主题圆桌讨论，姚顺宇、施天麟等业内专家围绕RSI定义、落地成果、核心卡点、产业分工展开讨论，指出RSI验证迭代有效性才是当前最大难点。
小电容，大算力：微容科技解码高速光模块中的MLCC机遇
本文整理自微容科技首席技术专家谭斌在2026芯算力创新峰会上的演讲，解析AI算力浪潮下高速光模块中MLCC的应用要求、核心技术、行业供需变局与增长机遇。
让沉默三千年的甲骨开口：首个模仿人类专家工作流的辅助释读系统
近日，华中科技大学等联合团队推出首个模拟专家释读流程的人工智能系统AlphaOracle，辅助甲骨文破译。它整合多类资料，形成证据链，经专家评估，有较高评价且能节省分析时间。