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老黄All in物理AI！最新GPU性能5倍提升，还砸掉了智驾门槛
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026发布AI新品，全力搞AI。推出下一代Rubin架构GPU，性能大幅提升；发布五大领域成果，含新模型家族、平台等；还开源训练框架与多模态数据集，国产开源模型被提及。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
10人创业团干翻行业“潜规则”！全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”，谷歌老兵不烧钱创业
在AI创业浪潮中，谷歌老兵Bryan Zhou带领10人团队创立AnyInt平台。该平台定位AI Infra中间件，一个API对接所有模型，提倡“去中心化”，让用户付费，还在工程、安全等多方面优化，吸引开发者付费。
GPT-5-Thinking新训练方法公开：让AI学会忏悔
OpenAI提出忏悔训练Confessions，让ChatGPT自己“坦白从宽”。在GPT - 5 - Thinking上实验有效，模型犯错后多会坦白，且更诚实，不影响原任务表现。还介绍了训练方法、实验结果及局限性。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
Paper2Video：学术研究论文讲解视频自动生成
学术演示视频制作耗力，Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架，可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标，衡量学术演示视频效果。
63页的面向AI搜索范式：Multi-agent、MCP、DAG、RL
百度搜索发布63页《迈向人工智能搜索范式》Paper，介绍模块化、多智能体框架，新范式协调四个专门LLM代理处理搜索事务，还提及新内容及重要性，为下一代AI搜索系统提供基础。
翁荔最新万字长文：Why We Think
北大校友、前OpenAI华人VP翁荔发布万字长文《Why We Think》，围绕“测试时计算”和“思维链”，探讨提升模型性能的方法，涉及心理学类比、基于Token的思考、分支与编辑等多方面内容。
Agentic AI 时代，软件工程如何被重塑｜QCon北京2026即将开幕
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以“Agentic AI时代的软件工程重塑”为主题。大会有主题演讲探讨Agentic AI边界，设多个专题解析工程化核心，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享一线实践经验。