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马斯克刚关注了这份AI报告
受谷歌DeepMind委托，Epoch发布报告剖析2030年AI的发展。指出训练成本或超千亿美元，公开文本数据2027年耗尽等，马斯克也关注此报告。还从多方面论证发展趋势可延续，且AI将加速多领域科研。
深空探测美学色彩首个研发成果——“月壤色”主题发布活动在首钢园成功举办
7月5日，深空探测美学色彩“月壤色”主题发布仪式暨科普活动在首钢园举办。该活动由嫦娥奔月航天科技主办，众多专家出席。“月壤色”是基于科研成果的美学成果，可用于多领域，活动还展示相关成果进行科普。
AI 开发工具的隐形战场：新一轮 IDE 之争打响！
在AI开发工具领域，VSCode成主战场，但背后有技术和策略拉扯。开发者面临战略选择，VSCode有诸多限制，OpenVSX虽提供替代方案但插件不全，Cursor崛起引发微软动作，未来走向待察。
独立自主梦太多，是国产化的最大阻碍
我国虽建立完整工业体系，但 IT 领域差距大。国产基础组件百花齐放，给上层应用适配带来灾难。美国在基础能力上近乎垄断，大投入保持领先。国内小投入难出好产品，应整合市场。
AI自己写代码做科研还跑赢了前沿算法？清华团队开源Alchemy框架
清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。
警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
创智突破：AI首次自主发现106个超越人类设计的神经网络架构
创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH，自主发现106个超越人类设计的神经网络架构，建立“科学发现缩放定律”，实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变，还将成果开源推动研究发展。
一篇Graph+AI Agents最新技术综述
该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展，详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用，还提及代表性应用、挑战和未来机遇。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
Sam Altman:即将推出远超预期的开源模型，ChatGPT记忆功能正在实现《Her》的愿景
Sam Altman在对话中透露OpenAI将发布‘远超预期’开源模型，分享创立初期挑战，明确GPT - 5等演进方向，展望AI伴侣、机器人发展，还向创业者喊话，强调AI用于科学前景。