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Loop世界模型论文登顶Hugging Face，来自中国一家初创，周鸿祎陆奇都投了
Prompt还没退场，Loop已开始接管AI叙事。Loop Engineering突然爆火，而Looped World Models（循环世界模型）技术含金量更高，其论文登上Hugging Face Papers当日Top1。该论文由中国初创公司脸谱心智完成，成果显著。
时隔九年，中国超级计算机重登世界榜首
当地时间6月23日，第67届TOP500超级计算机排行榜发布，国家超级计算深圳中心的‘灵晟’（LineShine）夺冠，运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU，性能超美国El Capitan超20%，引发对未来计算架构思考。
“40% 的智能体项目，将走向终止”！紫光股份董事长、新华三集团总裁兼 CEO 于英涛最新演讲全文
5月8日，新华三NAVIGATE 2026峰会召开，于英涛演讲指出，当下AI产业亢奋与焦虑并存。他提出行业三大命题，并介绍新华三全栈产品UniPoD S80000。还提及产业与信仰筑基，分享AI时代的真相与信念。
我们真的变成巫师了：OpenAI API 负责人谈 AI 如何重塑软件工程
OpenAI API 负责人 Sherwin Wu 在 Lenny's Podcast 上分享，OpenAI 内部 95% 工程师用 Codex，100% PR 由其审查。他谈了 AI 重塑软件工程的现状、未来趋势，提及管理变化、创业效应、部署问题等，也为创业者给出建议。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM：图融合架构重塑代码大模型，探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上，蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM，开启新范式，在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首，解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
每个人的AI科学助手！全球首个通用科学智能体来了，全网资源+1.7亿学术文献让科研效率狂飙
全球首个通用科研智能体SciMaster在WAIC亮相，由上海交大与深势科技共同发布。它能结合全网资源和1.7亿科学文献，有深度调研等功能，免费且可用于工作生活多方面，还将重塑科研范式。
Karpathy戳破强化学习神话，首提AI复盘式进化！暴力试错将死
AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。