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顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
顶级程序员Andrej Karpathy发文表示已服软！
顶级程序员Andrej Karpathy发文称，从11月到12月其编程工作流剧变，从80%手动+20%AI辅助变为80%AI编程+20%人工修改。他记录用Claude Code编程观察，指出AI有新毛病但提升大，还给出使用技巧等。
Node.js之父宣判“手写代码时代结束”！DHH明确反对“结束论”：大模型还差口气，手写更有竞争力
Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束，而Ruby on Rails作者DHH反对，认为大模型还差口气，手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验，指出距AI带来明显优势的拐点还差一点，还探讨互联网和产品发布等问题。
Agentic UI：重新定义“好体验”——不是美化按钮，而是让认知负担归零
随着 AI 从“辅助者”变为“执行者”，前端架构需重新定义。传统 UI 以“人是执行主体”为假设，已成为释放 Agent 执行能力的障碍。文章提出 Agentic UI 应成为数字员工的执行工作台，介绍了构建方法及试验成果。
港大开源 Paper2Slides，一条命令，把论文变成专业幻灯片！
在AI辅助办公赛道，PPT生成一直是竞争热点，但存在好看不好用、好用不准确的问题。港大开源的Paper2Slides项目，能一条命令把论文转成专业幻灯片，还能做海报，解决了AI幻觉问题。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
首个国产开源AI原生后端，不再写后端，AI就是全栈工程师。
Aipexbase是首个国产开源AI原生后端即服务平台，能在AI辅助下完成前后端一体化开发。开发者无需编写后端代码，通过前端SDK或MCP一键调用后端能力，适配国内生态，定义了AI原生开发新模式。