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突破遥操瓶颈！全新无本体数据世界动作模型Noe-0发布
穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0，全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境，配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施，跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路，是具身智能的里程碑。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
用Diffusion构建「AI虚拟细胞」，14项指标霸榜！Mila唐建团队破解单细胞「破坏性」测序难题
Mila唐建团队发表PerturbDiff，跳出前人认知盲区，将“细胞群体的概率分布”视为随机变量。它引入数学工具建模，让MMD内生于体系，在多项基准测试霸榜，还提供应对数据稀缺的思路。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
Ilya重磅发声：Scaling时代终结！自曝不再感受AGI
Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”，因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评，认为当前LLM是向现实妥协的产物，还提出了“幽灵”比喻。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下，探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法，还介绍了AI生态的五个层次，包括各层岗位、年薪及容量。
因果发现进入基础模型时代：CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。