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AI「作业神器」时代，我教书的那些事
AI「作业神器」普及，让学生不愿深入思考。一位教授分享经历，指出AI让课堂沦为防作弊战场，还谈到应对策略，如重新定义作业、鼓励合作讨论等，强调教育要培养独立思考者。
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。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
蚂蚁武威：下一代「推理」模型范式大猜想
文章围绕下一代「推理」模型范式展开，蚂蚁技术研究院武威提出不同观点，认为长思维链推理未必最优，未来推理模型或更低维稳定，还探讨推理定义、重要性及解法猜想，如结合快慢思考等。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
实测GPT-image-2，设计行业真的完蛋了吗？
GPT-image-2正式上线，实测效果震撼，在文字渲染、世界知识、修改精准度和审美方面有显著进步。它让画图变得不再稀缺，冲击设计行业，但设计核心是思考，画图员时代结束，设计师时代刚开始。
刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道，东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD，将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测，构建异常代价体并滤波，无需缺陷样本训练，可作插件提升现有系统，精准检测微小缺陷。
“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。
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。