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CMAME|美国西北大学，德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见，但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体，开发不依赖训练数据的降阶求解器，在多问题上表现佳，为下一代计算机辅助工程提供框架。
把 AI 邮件工具做到 3500 万美元 ARR，Superhuman：找到 PMF 其实有明确的方法论
文章以 Superhuman 为例，介绍其找到产品与市场契合点（PMF）的方法论。从用户调研、开发模式、找准核心等方面构建 PMF 策略，还阐述衡量及优化 PMF 的方法，如关键指标、四步法等。
Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。
图像编辑新神器：英伟达用拍电影思维解决图像编辑与世界模拟一致性难题
AI图像编辑物理一致性难题待解，现有方法易产生违反物理定律的漂移编辑。英伟达和多伦多大学提出ChronoEdit框架，将图像编辑视为拍微型电影，借助视频生成模型的时间连续性知识解决问题，在实验中表现卓越。
The Sentient Interface: Art, Technology, and the Expanded Mind
在计算与数据主导的时代，艺术、科学与技术边界渐趋模糊。本次活动汇聚四位从业者，探讨如何将无形元素转化为审美体验，从生态数据到AI叙事，跨越学科探索人机关系与环境依存。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。
OpenAI奥特曼：能被ChatGPT消灭的工作不是真正的工作
OpenAI奥特曼在访谈中分享对AI与工作的思考，还谈及GPT - 6进展、ChatGPT发展、AGI设想等。他认为能被ChatGPT消灭的工作不是真正的工作，还探讨了AI带来的变革和挑战。