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Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
时隔九年，中国超级计算机重登世界榜首
当地时间6月23日，第67届TOP500超级计算机排行榜发布，国家超级计算深圳中心的‘灵晟’（LineShine）夺冠，运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU，性能超美国El Capitan超20%，引发对未来计算架构思考。
18 年 SEO 增长经验专家：别再收藏各种 AEO 最佳攻略了，自己动手实验才是做好的关键
18年SEO增长经验专家Ethan Smith与Lenny对谈，指出网上多数AEO信息不准确，做好AEO要自己动手验证。还分享AEO玩法、与SEO区别、优化策略等，强调100%AI生成内容不可行，要优化帮助中心内容。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
AI问答，直接「拍」给你看！来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式，发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成，通过联合分组相对策略优化算法协同优化，在教学和预测应用上效果超现有模型。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
沈亦晨的九年：从MIT一间实验室到港交所大堂
2026年4月28日，曦智科技在港交所敲钟，股价表现亮眼。创始人沈亦晨从MIT实验室起步，带领公司历经九年发展，在光计算和光互连领域取得诸多成果，虽亏损但受市场热捧，光计算产业也吸引大厂入局。
不跟英伟达走老路，这家GPU公司的技术架构藏着哪些关键解？
在国产GPU上市黄金窗口期，天数智芯上市后首场发布会引发广泛讨论。其公布架构路线图，2027年前追赶英伟达，之后转向创新架构设计。还提出回归计算本质、提供高质量算力两条架构判断，并展示边端算力产品及应用。