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AI太空竞赛？英伟达H100刚上天，谷歌Project Suncatcher也要将TPU送上天
11月2日英伟达将H100 GPU送入太空，谷歌宣布开展Project Suncatcher，2027年初发射原型卫星将TPU送上天。该项目利用太阳能卫星群，可扩展AI计算规模，谷歌还分享早期研究成果，不过仍面临工程挑战。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
黄仁勋CES最新演讲：Rubin 今年上市，计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变英伟达软件开发方式、开源模型落后于先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI从理解语言走向改造物理世界。他提及开源模型发展，还发布多款新品，如AlpaSim仿真框架、GROOT 1.6机器人模型、AI超算Vera Rubin等，凸显英伟达在AI领域的布局与野心。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
清华AI找药登Science！一天筛选10万亿次，解决AlphaFold到药物发现的最后一公里
清华大学团队在Science发表论文，研发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。它24小时能完成10万亿次蛋白–分子配对计算，打通从AlphaFold到药物发现通道，完成人类基因组规模筛选，数据已开放。
119 页硬核报告丨AI 2030：算力、能源与科研的未来预测
Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告，探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响，认为扩张很可能持续，还会加速多领域科学研发，虽预测有不确定性，但 AI 会成关键技术。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
一张GPU跑10万原子！分子之心用AI把化学反应“拍”成了电影
分子之心推出反应性机器学习力场QuantaMind，仅用单张GPU即可实现十万原子级化学反应高精度模拟，突破了分子模拟领域精度、时间、规模不可能三角，大幅降低计算门槛，可应用于酶工程、抗体设计等研发领域。