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20瓦就能运行下一代AI？科学家瞄上了神经形态计算
当前AI面临“能源危机”，耗电量成沉重负担。科学家正尝试打造占地小、神经元数量堪比人脑皮层的神经形态计算机，其运行快、功耗低。神经形态计算模拟人脑，或成下一代AI关键。
纳米AI，拯救被电商套路榨干的2小时
作者买吸尘器时在电商平台耗费大量时间，凸显购物决策难题。纳米AI超级搜索智能体登场，能精准分析需求、筛选信息、比价等，还能制作AI视频和儿童教育内容，交互体验也有创新。
手机上实现AI视频实时生成，DiT模型上移动端
扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。
震撼好莱坞，一天AI生成10部短片，Google神器比肩一个影视工作室
Google的AI视频神器Veo 3刷屏，使用门槛低，生成效率高，效果震撼。它能生成二次元、科幻、仙侠等多种类型短片，虽有不足，但极大促进AI视频发展，适合多行业基层人员。
AI优质信息源整理：高质量网站、博主与Twitter资源推荐
文章整理了AI优质信息源，介绍Twitter在AI浪潮中的重要性及筛选优质信息流方法，还列举知乎、B站等平台，以及资讯平台、网站、播客、博客等资源，给出挑选标准和了解领域的技巧。
教AI「择偶生娃」，复刻自然演化！上交校友提名最佳论文
Sakana AI受自然演化启发提出全新模型融合进化方法M2N2，引入‘择偶机制’让AI‘竞争、择偶、繁衍’。此研究获GECCO 2025最佳论文提名，M2N2表现优于其他算法，还避免‘灾难性遗忘’。
从极速复制“死了么”APP，看AI编程时代的技术选型
本文以复刻‘死了么’APP为例，分析AI编程时代技术选型。介绍开发工具，如Qoder；给出技术选型原则，像选声明式技术栈；还阐述Supabase优势，能降后端复杂度、省运维成本。
硅谷不相信忠诚！AI行业玩成NBA，科学家爽拿“转会费”
2025年年中至今，硅谷发生多起‘收购式招聘’事件，如Meta斥资挖走Scale AI创始人等。AI人才‘跳槽’频繁，原因有高薪、技术迭代快等。国内互联网公司也在争夺顶级实验室研究员。
他们想用AI发现不存在的物理学，然后用它去半人马座
美国初创公司 Physical Superintelligence（PSI），计划用 AI 加速物理发现。其核心平台 Emmy 能拆解研究问题。商业应用从 AI 数据中心切入，还参与费米探索者星际探测任务，目标平衡学术与商业。
首家AIOS落地来自vivo：个人化智能复刻人类思维，手机还能这样用
2025年vivo开发者大会展示全新端侧AI能力，提出蓝心3B端侧多模态推理大模型，融入OS底层，实现系统级智能。其AI OS打造“个人化智能”体验，还开放生态，携手开发者推动AI应用落地。