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没有国产替代，EDA需“自主可控”突围
在ICCAD - Expo 2025上了解到，国产EDA从业者不期待国产替代，要在新产业机遇找突破。先进封装催生出新的EDA技术需求，硅芯科技推出3Sheng平台应对，还推动产业生态建设。赵毅认为国产EDA可差异化突破、工具级协作。
DeepSeek 跃居全球第二 AI 实验室，中美正式并驾齐驱！
Artificial Analysis宣称DeepSeek R1跃居全球第二，其0528版得分达68分，与Google Gemini 2.5 Pro并列。更新体现强化学习的重要性，多家云服务提供商也迅速支持新模型，这表明开源与闭源模型差距缩小，中美AI并驾齐驱。
从实验室到独角兽：WAIC云帆奖得主的创业图谱
WAIC云帆奖自2020年设立，发掘149位顶尖华人AI青年人才。这些曾专注学术的青年学者如今走向商业战场，云帆奖后续将依托社区为其提供全方位服务，助力创业。
上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。
无需人类插手！AI战队自主进化，人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工，实验显示能自我进化的AI完爆静态AI，不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
Scaling没有墙！Anthropic CEO：AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙，2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻，称当前处第40格，前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标，Anthropic或在RSI取得进展，且重视人才文化。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
来自MIT最强AI实验室：OpenAI天才华人研究员博士毕业了！
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士，辅修哲学，是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员，将推进世界模型技术，强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
人大和微软开源Arbor，一棵假设树突破自主科研新高度
中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。