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西湖 & 浙大 | PiFlow：让AI拥有“科学直觉”，Agent用于科学发现的新范式！
西湖大学团队提出PiFlow，一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程，由科学原理指导，通过Min - Max优化机制平衡探索与利用，在多领域实验中效果显著，应用前景广。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
退隐3年后回归，周末写的AI一夜刷屏、一周拿下10万Star增速超Linux，Clawdbot之父首次长谈：如今几乎不看自己发布的代码
本文是对OpenClaw开发者Peter Steinberger的深度专访。他曾打造PSPDFKit，隐退三年后回归，用大模型工具开发出OpenClaw。他分享了开发历程、工作方式，探讨AI对编程的影响，还指出大公司采用AI的难点及对开发者的建议。
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
Claude的脑子里，也长出了一块「意识」
Anthropic论文研究Claude潜意识与意识，发现其内部有类似人脑功能分层，揪出J - space。经多实验验证其特性，还能用J - lens检验AI“心里话”，但离“AI有意识”尚远。
任意图像+视频=无限创意！港科大BiCo：AI视频进入组合时代，随意换角
BiCo是创新AI视觉内容生成方法，能灵活组合图像和视频视觉概念实现可控编辑。它解决现有方法在概念提取和组合上的问题，在多方面表现优异，可用于视频制作、艺术创作等领域。
MV导演诞生！上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架，结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型，解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频，以MV导演模块统筹，还解决长视频连贯性等问题，性能优于同类模型。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构：AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破，ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间，完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验，发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构，且已开源。