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黄仁勋祭出DLSS 5！AI画质追平好莱坞，国产游戏抢占全球C位
NVIDIA GTC 2026大会上，黄仁勋推出DLSS 5，称这是图形领域的「GPT时刻」。它解决了让游戏画面逼近好莱坞电影级视觉效果的难题，靠实时神经网络渲染注入写实光照与材质效果，首发游戏国产近半，今年秋季推出。
一周对战2500万局，这些「AI假人」让人类游戏玩家破防了
2025年巨人网络《超自然行动组》成黑马，新玩法中游戏怪物“假人”接入AI大模型。上线一周参与近2500万场对局，成国内首个深度融合AI大模型并规模化落地的大DAU游戏。
AI开始接管实验室了！玻尔·跃迁实验室：试剂、设备、数据一个入口搞定，1800+设备即插即用
深势科技推出玻尔·跃迁实验室，解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点，围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构，与传统 ELN/LIMS 不同。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码！150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链，覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练，仅需150条演示数据就能迁移任务，训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2｜肖恒：turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。
EAAI | 香港理工大学王旭等：一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
备受Meta折磨，LeCun依旧猛发论文！新作：JEPAs不只学特征，还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”，LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”，打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具，经多组实验验证其效果。
YC 2026 Startup 复盘：硬件、数据的都在挣钱，应用团队开始自己训模型了
本文是YC核心团队基于过去12-18个月的创业项目数据，复盘AI创业生态的最新变化，拆解硬科技、软件、数据服务等赛道的新机会与趋势，为AI创业者提供方向参考。