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谷歌辞职、创业失败、重读神经科学，她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 ｜ 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历，阐述“小实验”理念，对比“小目标”，给出 PACT 框架，还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
“VLA和世界模型都不是终局，会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会，蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利，但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局，未来会有物理世界独有的模型。
浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作，提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M，有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench，小参数量下超越现有开源模型。
黄仁勋、李飞飞、Yann LeCun等六位AI顶级大佬最新对话：AI到底有没有泡沫？
六位 AI 顶级大佬黄仁勋、约书亚·本吉奥等齐聚参加峰会对话，回顾 AI 发展历程，分享职业生涯“顿悟时刻”，探讨 AI 是否有泡沫、何时达人类智能水平等问题，各抒己见展现对 AI 未来的不同思考。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
不装了！LeCun哈萨比斯神仙吵架，马斯克也站队了
图灵奖得主Yann LeCun与诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯就“智能的本质”展开激辩，马斯克站队哈萨比斯。二人观点分歧大，后LeCun称主要是用词分歧，双方都关注世界模型，但理解和实践有别。
国产LLM又迎来一波开源潮：Qwen、华为盘古、腾讯混元、小米~
本周国产开源LLM集中爆发，Qwen、华为盘古、腾讯混元、小米等接连发布模型。如Qwen3 - 4B性能提升，Qwen - Image文生图能力强；华为开源盘古模型并宣布CANN开源；腾讯混元小尺寸模型特点多且已落地业务。
没等VC下场，机器人厂商们先投了一家数据公司
2026年具身智能市场火热，智域基石获灵初智能等四家企业数千万元天使轮融资。其定位第三方数据公司，核心团队背景互补，明确不做本体、模型等四件事，还构建自动化编译管线处理数据。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。