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哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
V2G的羊毛不好薅｜甲子光年
国家出台政策推动V2G发展，有人认为新能源车主卖电赚钱的春天来了。但实际上V2G商业化落地存在工程难题，虽政策推动使其热度回升，多项目绕开并网采用“表后”应用，不过车主卖电收益抵不过电池损耗。
昆仑万维周亚辉投资笔记：AI时代的Super App之战打响｜甲子光年
周亚辉认为AI时代Super App数量会大减，价值倍增。他预测张一鸣将成未来首富，字节在AI领域布局广。还提到马云的千问会是豆包劲敌，分析了美团、拼多多等企业在Super App之战中的情况。
先进封装补完计划
2024年美国众议院点名批评美资对盛合晶微投资，后将先进封装列为投资禁区。盛合晶微由中芯国际和长电科技合资成立，攻克硅中介层难题。AI芯片变大使台积电产能紧张，盛合晶微为国产芯片提供新选择。
6.1B激活，三榜开源第一！蚂蚁·安诊儿医疗大模型发布
由浙江省卫生健康信息中心等联合研发的开源医疗语言模型AntAngelMed发布。它基于Ling - flash - 2.0，100B总参数仅激活6.1B达约40B密集模型性能，在多个权威医疗基准测评中居前列，采用三阶段训练流程，高效MoE架构。
百万人围观，「上下文图谱」火了，万亿美元新机遇？
本文围绕智能体对记录系统的影响展开讨论。有人认为智能体将摧毁记录系统，也有人反驳，指出其会提高记录系统标准。文章重点介绍上下文图谱概念，它是决策轨迹的长期积累，有望成万亿级新机遇。同时分析传统厂商构建难题及创业公司路径。
让AI像人类一样认知真实世界！UCLA谷歌强强联手，长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考，是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准，让AI有构建、维护和利用长时记忆能力，实验超基线16.5%，但有依赖模拟器预设的局限。
出了两道真题考 GLM-5.2，Opus 4.8 和GPT 5.5 陪跑
作者对GLM - 5.2、Opus 4.8和GPT 5.5进行两项测试。一是审计Skill体系，GLM - 5.2覆盖skill数多、找出冲突多，还挖出bug；二是做世界杯夺冠推演器网站，Opus表现出色，GLM - 5.2省token，Codex有巧思但结构有缺陷。
特斯拉世界模拟器亮相ICCV！VP亲自解密端到端自动驾驶技术路线
特斯拉世界模拟器在ICCV亮相，可生成自动驾驶挑战场景，对具身智能也有用。其自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy称端到端AI是未来，还揭秘技术细节，特斯拉也在解决端到端面临的难题。业界对端到端路线有VLA和世界模型之争。
Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。