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登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则

企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。

当下具身智能行业存在缺乏真实场景验证、评测标准模糊等问题。2025年原力灵机与Hugging Face推出RoboChallenge评测平台，2026年1月更新榜单。AI科技评论从技术和核心设计角度对其进行深度拆解。

蚂蚁灵波发布开源SOTA级世界模型LingBot - World，全面对标谷歌Genie 3，部分性能指标超越。它有高保真、长视频生成等优势，还能解决具身智能痛点，发布后引发海外关注，促使Genie将开源。

这是万字Claude Skills指南，从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包，有渐进式披露设计，对比了与MCP、Subagent区别，阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系，提示安全风险并推荐资源。

2025年国内半导体领域并购交易超50起创新高，但成功率降至近三年最低。本文盘点多起并购案例，如中芯国际收购中芯北方、华虹半导体收购华力微等，涉及晶圆制造、IP/EDA、设备材料、芯片设计等领域，展现产业整合趋势。

Serena是“编码代理工具箱”，能让LLM像IDE一样理解和改代码，有符号级检索等亮点。适合大型代码库任务，10分钟可上手，有多种接入方式，还有提示词模板，能让AI操作更专业。

今年 CES 上 AMD 专场演讲亮点多。苏姿丰称未来五年50亿人每天用 AI；李飞飞和她探讨空间智能与世界模型；Helios 平台受关注，MI455 GPU 解决内存墙；Ryzen AI 推动 AI 下放到本地。

AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出，计算须遵循物理定律，线性进步要指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际，中国重应用普及更务实，AGI难以实现。

英伟达现金流储备飙升，分析师预测到2030年其累计自由现金流将远超科技巨头。它投资超80次，构建AI全产业链布局，聚焦能源基建和物理AI领域，偏好前OpenAI和老英伟达人创业企业。

普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。