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性能超越李飞飞，他们把10亿高斯点的3D世界装进浏览器
群核科技开源3D高斯浏览器Aholo Viewer，渲染速度和大场景加载性能超Spark2.0，能让任何设备浏览器流畅运行10亿+粒子的超大3D场景。它还带动信息载体范式跃迁，推动AI理解三维世界。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！
AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。
你的「龙虾」真记得你吗？剑桥发布长期个性化记忆基准ATM-Bench
剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。
赛博鸡生蛋，7小时用Claude Vibe Coding一个Mini-Claude
本文是小白向文章，用Vibe Coding方式参考Claude实现精简版Mini-Claude。介绍开发流程，含打通LLM API调用、完成tool use调用等步骤，还提及后续待做事项及对AI开发的思考。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫！8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。
只要1分钟！电脑装满血龙虾，现在跟下载APP似的
智谱推出电脑端应用AutoClaw（澳龙），从安装到使用仅需1分钟，无需配置。它可切换多种模型，预置50多个Skills。能一键接入飞书，玩法多样，还降低了OpenClaw使用门槛。
彻底告别VE与VAE！商汤硬核重构多模态：砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify，这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构，砍掉VE和VAE，用混合变换器架构打通视觉与语言能力，提升数据与算力利用效率，为跨模态智能系统奠基。