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36年卷积猜想被解决，华人唯一作者，AI或受益
华人学者 Yuansi Chen 解决 36 年的 Talagrand 卷积猜想数学问题，论文证明布尔超立方体上热半群下非负函数有更好尾部界限，除额外 log log 因子，主要问题已解决，对多领域有基础意义。
谷歌AlphaEvolve太香了，陶哲轩甚至发了篇论文，启发数学新构造
著名数学家陶哲轩与 Google DeepMind 研究人员发表论文，展示谷歌 AlphaEvolve 作为工具可自主发现新数学构造，该系统结合 LLM 与进化计算，在多领域问题上表现出色，还能与其他 AI 工具结合。
内存直降50%，token需求少56%！用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中，南京理工大学等校研究团队提出VIST框架，为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制，让模型具备选择性阅读能力，减少Token需求和内存使用。
单张4090跑到30fps，范浩强团队让VLA实时跑起来了
Dexmal原力灵机团队在RT - VLA论文中公布，常用Pi0级30亿参数VLA模型在单张RTX 4090上最快能跑30fps。他们深入分析优化模型，成果已开源，还设计了未来控制框架。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
LLM将是又一个“惨痛教训”？强化学习之父Sutton再放炮：万亿美金AI泡沫可能破裂
强化学习之父Sutton在采访中认为，LLMs过度依赖人类知识，违背‘惨痛教训’原则，发展将遇瓶颈，当前投资和期望或致泡沫破裂。讨论还涉及LLM与强化学习、人类模仿方式差异及AI领域经济动态等。
奥特曼「一张脸」引爆全球狂欢！Sora 2冲上APP榜第三，邀请码炒到1250元
Sora 2上线不到24小时冲上苹果商店榜单前三，其「1换4」邀请码机制和「Cameo自我上传」玩法引发社交传播热潮，邀请码被黄牛炒作。同时，它也引发OpenAI内部争议，CEO奥特曼为其辩护。
AI编程学习：Chrome DevTools MCP 到底有多强？
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5：编程能力再登顶，新产品试图颠覆Windows操作系统
今日凌晨Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，该版本在编程、计算机使用等能力上显著提升，开放Claude Agent SDK，还推出多项产品功能更新及“Imagine with Claude”研究预览，或对AI编程和Agent产品洗牌。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。