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光场显微飞跃AI时代！清华等首提SeReNet：毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络，能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建，摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰，在多实验展现价值，推动生物成像技术发展。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快，但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型，构建Talking - NSQ数据集，还提出TLPO优化框架，提升多维度表现，实验超现有SOTA方法。
YC最新总结顶尖的提示词应该怎么写？
提示工程在大模型时代愈发重要，其核心在于提示词设计。近日，YC在播客分享从与大模型创业公司学到的提示工程实践，涵盖核心原则、进阶技巧、企业级实践、创业者模式等内容。
QCon 2026 北京站收官：以 AI 之力，重塑软件工程新生态
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会·北京站（2026）举办，超2000人参与。极客邦赵钰莹点明企业AI落地要点；黄东旭等专家分享见解，探讨软件变革、安全等；还有25个专题及展区展示，后续接力6月上海AICon。
所有Harness终将长成“龙虾”，但最后活下来的只有几只
在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。
30万AI顾问进公司，OpenAI砸1.5亿改写你的报销周报
6月14日，OpenAI掏出1.5亿美元推出Partner Network计划，要在2026年底前训练并认证30万名顾问，将AI塞进企业工作流程。此前Anthropic也有类似动作，模型竞争正转向落地应用。
1M 参数干翻 200M！时序预测选模型，你可能一直都选错了
近期时序预测领域新模型频出，作者开源的 QuitoBench 显示，参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关，且数据边际收益高于参数。
CVPR 2026 | BiMotion：用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成
爱丁堡大学等团队提出 BiMotion 框架，将在 CVPR 2026 发表。它用 B 样条曲线表达运动，解决现有方法问题，有独特架构和损失函数，实验表现优，代码和数据集已开源。
2026 年全民养虾，但你养的，到底是谁的虾？
OpenClaw开源引发全民养虾热潮，但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box，适配多款硬件，有本地模型，能断网干活，具安全机制，省钱且技能丰富，还与OpenClaw互补。