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2026：ASI奇点之年！
马斯克断言2026是奇点之年，称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长，到‘品味奇点’概念提出，各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
LeCun赌上后半生，押注大模型必死！Hassabis誓将Scaling进行到底
近日，「图灵奖」得主Yann LeCun炮轰硅谷主流AI路线，认为通过大模型实现AGI完全是「胡扯」。DeepMind创始人Demis Hassabis则反驳，认为LeCun混淆概念。二者的争论折射出AI未来五到十年的方向抉择。
告别「手搓Prompt」，前美团高管创业，要让物理世界直接成为AI提示词
在2025年AI硬件赛道火热背景下，Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备，将自动驾驶逻辑用于生活场景，转化视听信号为模型上下文，构建用户专属数据飞轮，让AI实现主动共鸣。
英伟达自毁CUDA门槛！15行Python写GPU内核，性能匹敌200行C++
英伟达发布CUDA 13.1，称是自2006年诞生以来最大进步。推出CUDA Tile编程模型，能用15行Python代码实现200行CUDA C++代码性能。芯片界传奇Jim Keller质疑其会终结CUDA“护城河”。
DeepMind招募波士顿动力前CTO，哈萨比斯点赞宇树
据Wired报道，谷歌DeepMind聘请波士顿动力前CTO Aaron Saunders，他将解决物理世界实现AGI的硬件问题。这是谷歌机器人战略的人才回流，Hassabis想让Gemini成机器人操作系统，他看好宇树但更关注软件。
宇宙尺度压缩：Scaling Law的边界，柏拉图表征收敛于物质和信息交汇，解决P与NP问题，Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习，提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义，探讨Scaling Law边界，还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
MiniMax M2 发布即爆，拿下开源模型第一名
10月27日，MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型，参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠，能低成本、高速度支撑工作流，开发者评价高。