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狂砸百亿美元后，仅5%企业成功落地AI，他们做对了什么？
企业在生成式AI领域投入数百亿美元，但95%的机构未获可衡量商业回报，此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例，选易部署工具，与供应商深度合作。
告别Transformer，重塑机器学习范式：上海交大首个「类人脑」大模型诞生
上海交通大学团队发布首个「类人脑」大模型 BriLLM，脱离传统 Transformer 架构限制。它基于 SiFu 学习机制，有可解释性、能无限处理上下文等优势，还支持多模态融合，已获交大重点项目资助。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
只提升2个点？我实测Claude 4.1后，发现官方在骗人
官方更新Claude 4.1，作者实测其与Claude4、DeepSeek R1在生成UI设计图、卡片、网页游戏开发等方面的能力。结果显示Claude 4.1进步大，尤其在理解提示词和视觉设计能力上，还能精细修改多文件。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
紧急加薪+全员放假！OpenAI被连挖8人后，真慌了
面对Meta疯狂挖人，OpenAI本周基本停工，员工放假一周，高管继续工作。首席研究官Mark Chen承诺与Meta交锋，反制措施包括调整薪酬等，还表示公司将改变工作节奏，更专注实现AGI。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
2499 元产品背后：地瓜机器人将智驾 know-how 转为机器人新解法
AI重塑机器人技术边界，具身智能成新战场。地瓜机器人从地平线拆分，将智驾经验用于机器人。它提出大小脑分层架构落地更快，还推出RDK S100套件，搭建具身智能底座应对数据和应用难题。