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清华AI找药登Science！一天筛选10万亿次，解决AlphaFold到药物发现的最后一公里
清华大学团队在Science发表论文，研发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。它24小时能完成10万亿次蛋白–分子配对计算，打通从AlphaFold到药物发现通道，完成人类基因组规模筛选，数据已开放。
GPU 开始伸手进算法了：摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。
3.9K star 惊艳！！媲美IDM，跨平台，AI加速，这届高中生牛逼了！
Ghost-Downloader-3是高中生用Python打造的跨平台多线程下载器，初衷是帮B站UP主整合资源。现具AI加速等功能，在GitHub获3.9K星，安装简单，未来还将添加磁力和BT下载。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
“毋在浮沙筑高台”：汪源谈智能体想从 80 分跨到 90 分，全卡在上下文
前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享，指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程，转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点，以及推出的新内容格式KRL。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
传言：中国AI 公司人肉运硬盘到马来西亚训练模型，美国芯片禁令形同虚设？
《华尔街日报》传言中国AI公司工程师人肉运硬盘到马来西亚训练模型。美国芯片禁令下，中国公司难进口先进硬件，采用复杂方式规避。任正非和黄仁勋都认为可集群补单芯片性能，美国制裁效果堪忧。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型，这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。