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爆火「开源投资框架」，AI时代的伯克希尔
AI投资虽火但常给出正确废话，AI Berkshire爆火，兼容Claude Code和OpenAI Codex，有18个Skill。它将四位投资大师方法论抽象成流程，通过多Agent协作完成投研闭环，还有强制给结论等特点。
三位AI殿堂级人物罕见同框：LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究，提出空间超感知概念，指出现有AI视频理解或被高估，推出VSI - SUPER基准测试，虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限，预测性感知或成新范式。
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。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
7.3K Star！用 Orca 组建 AI 舰队：让 Claude Code 和 Codex 同时开工！
Claude Code 大火后，多家大厂推出自家 Code CLI，多终端操作上下文切换成本高。Orca 是开源 AI 编排器，可让多个 AI 编程助手并行工作，集中查看结果，有并行工作区、统一管理界面等亮点。
现场围观腾讯广告算法大赛，我都想入职了
腾讯广告算法大赛冠军可得200万奖金，赛题是「全模态生成式推荐」，涉及多AI方法，贴近真实业务且挑战多。比赛持续四月多，氛围友好。腾讯借此揽才，也为学生提供进大厂通道。