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这脑洞神了！两AI「互喷」，竟治好祖传科研软件95%老毛病？
科学计算领域开源工具多，但大多难以直接运行，制约AI4S与Agentic Science发展。深势科技推出Deploy - Master，以执行为中心，经搜索和构建，将约50万个仓库筛选收敛，构建成功率达95%以上。
高保真、多控制集成于「统一画布」，组合式图像生成新范式！
Canvas - to - Image是新型图像生成框架，将多种控制方式整合到统一画布，用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程，解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。
基于百万亿 Token 的 AI 使用模式分析：趋势、拐点与未来｜PPT分享
近期OpenRouter报告《人工智能现状：基于OpenRouter的100万亿Token实证研究》，分析超100万亿个token的真实世界LLM交互数据，弥补LLM实际使用情况证据不足，揭示2024年转折及多方面发现。
OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理，输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务，提出强化学习方法ACNCHOR，稳定学习过程、提高推理性能。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？
悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。
田渊栋离职Meta，最后一篇论文？
离职Meta后，田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」，发现RLVR微调在小权重发力，不破坏模型结构，还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
Kimi K2：唯一能稳定准确生成时钟的AI模型
AI World Clocks项目让9个大模型按提示词生成每分钟更新的时钟，以观察稳定性。国产Kimi K2是唯一能稳定保持表盘与指针正确平滑转动的模型，测试显示了模型在时空概念上的能力差异。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。