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为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
HarnessEval 来了！开启 RSI 时代的新评测范式！
过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
智能流体力学专题研讨会特邀报告1｜潘翀：复杂流动智能测量方法——物理约束、数据同化与应用
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法：物理约束、数据同化与应用》，含多种算法等内容。
为什么只有人类雌性有月经？
月经并非人类独有，但极其罕见。人类进化出侵入性强的血绒毛膜胎盘，子宫需自发性脱膜化做准备。因母胎冲突，内膜有防御筛选机制，没受精卵着床时内膜只能出血脱落，即月经。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思，谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，指出虽有研发积累，但曾投入不足，强调算法比算力更关键。
动动嘴，AI自己打开小红书、高德地图帮你干活了，国产Agent深度体验
作者为测试AutoGLM能否提高AHPU，用两个实测案例展示其功能，还拆解产品技术，介绍其进化历程。AutoGLM虽有不足，但已接近作者期待的产品形态，未来有望持续进化。
人类画了100年的脑图，AI仅用几小时！还绘制出新脑区
加州大学旧金山分校团队提出CellTransformer算法，几小时完成5只小鼠脑图谱绘制，还绘出新脑区。该算法能准确对齐已知脑区，可扩展到多动物数据集，未来有望用于人类大脑及其他器官研究。
「只参与，不参赛」奖牌数却仅次于宇树，这个幕后玩家如何做到的？
2025年世界人形机器人运动会，宇树科技获奖最多，没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径，重产品与生态，技术应用于多场景，有望成行业‘苹果’。