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10万美元一张！美国H-1B暴涨引爆硅谷与学界
9月19日特朗普宣布将H-1B签证单次申请费猛涨至10万美元，美国学界业界一片哗然。高校面临人才短缺、费用负担重问题，科技初创企业或遭灭顶之灾，但也有人认为能筛选顶尖人才。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
超越AlphaFold 3！ProRNA3D搞定RNA蛋白互作，攻克癌症、病毒有了新武器
弗吉尼亚理工Debswapna Bhattacharya团队开源AI工具ProRNA3D - single，能仅靠单条蛋白质和RNA序列预测二者复合物三维结构，超越AlphaFold 3等工具，基于生物语言模型，有诸多应用价值，也有改进方向。
V4或Code要来？刚刚，DeepSeek-V3.1-Terminus发布！
DeepSeek线上模型升级为DeepSeek-V3.1-Terminus，单从名字看像是V3终极版，或在筹备V4及Code模型。deepseek - chat和deepseek - reasoner完成升级，此次更新改进语言一致性，优化Agent能力。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。