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先别急着给OpenAI加冕！陶哲轩：这种「金牌」，含金量取决于「赛制」
OpenAI 官宣推理模型在 IMO 获金牌水平成绩，此前各模型表现不佳。数学家陶哲轩劝谨慎看待，认为无严格测试条件难比较 AI 与人类。网友看法不一，模型训练方法及 Alexander Wei 受关注。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
硅谷巨震！Alexandr Wang加入Meta，一夜之间让OpenAI、微软、谷歌沦为“透明人”
年仅28岁的Scale AI创始人Alexandr Wang离职加盟Meta，Meta为此进行150亿美元巨额战略投资。他掌握AI核心数据和对手底牌，扎克伯格此举或助Meta在AI竞赛中扭转劣势。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
Grok最新模型吃上Cursor「加餐」，马斯克：Coding实现巨大改进
马斯克在X上透露，xAI的Grok基础模型V9 - Medium（1.5T）完成训练，预计2 - 3周后发布，训练加入大量Cursor数据。同时，xAI的AI编程代理工具Grok Build进入早期Beta测试阶段。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
SpaceX为何官宣收购xAI？8万亿太空炼丹梦，别无脑跟进！
2026 年 2 月 3 日，马斯克宣布 SpaceX 全资收购 xAI。直接原因是 SpaceX 盈利而 xAI 烧钱，合并为解决资金问题；根本原因是 Grok 竞争失利，想借 SpaceX 运载能力打造太空算力形成差异。但太空训练面临散热等难题，推理可行。
AI招聘逆天研究：看照片预测一生职业成就
硅谷大厂HR标配的AI招聘系统Eightfold AI被指控算法歧视，求职者要求提高招聘筛选透明度。同时，美国多所高校研究者完成一项研究，AI能通过人脸照片预测职业走向，但因训练数据问题引发公平性争议。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。