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POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
Anthropic 官方：Genspark 是如何构建 Agents 的？
Genspark借助Claude打造自适应AI Agents，突破传统搜索工作流限制。其Super Agent以Claude为核心，实现动态协调，变革用户创造和研究方式，带来显著商业影响，揭示AI开发新原则。
Qwen3满血版上线，第一件事就是把搜索按钮干掉了。
Qwen3-max满血版发布，去掉搜索按钮，因模型能力提升无需手动控制。它具备自适应工具调用能力，能自行判断何时使用搜索等工具，思考过程结构化，跑分接近一线模型。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
OpenAI自研芯片内幕曝光！18个月前开始用AI优化芯片设计，比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作，将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节，OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计，比人类工程师更快，且合作已持续约18个月。
突发！OpenAI推出首款自研AI芯片：能效暴打当前SOTA，今年底G瓦级部署
OpenAI和博通联合发布自研AI推理芯片Jalapeño，它专为大模型推理设计，每瓦性能优于当前最先进水平，九个月完成设计制造，是全栈战略一部分，2026年底开始吉瓦级部署。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用机器人REX G1，让机器人真正成为新一代具身生产力伙伴｜甲子光年
8月17日，RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1，搭载自研的Visics通用具身大模型，面向多场景打造，能完成完整任务闭环。它将移动与操作融合，适应真实环境，具强大泛化能力且续航佳。