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如何让AI“看懂”网页？拆解 Browser-Use 的三大核心技术模块
传统Browser - Use难应对界面变化，大模型驱动下正迈向智能化。文章拆解其三大核心技术模块，介绍历史发展、核心功能，分析源码各模块，指出创新点与不足，还提及业界更好解决方案。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
从概念到生产级部署：AWS如何破解Agentic AI落地难题？
红杉美国合伙人预测2025年是AI agent元年，但此前Agentic AI落地难。AWS在纽约峰会推出系列产品，如Amazon Bedrock AgentCore等，完成从存储到市场的升级，有望推动企业构建Agentic AI。
马斯克翻车了！一边告OpenAI，一边偷偷蒸馏ChatGPT
4月30日，加州奥克兰联邦法院，马斯克诉OpenAI案进入第四天。马斯克承认自家Grok模型部分蒸馏了ChatGPT，还为AI公司排名，xAI垫底。法官拦下讨论AI灭绝话题，下周OpenAI联合创始人将出庭。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
递归神经网络的复兴：Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
通往 AGI 之路的苦涩教训
Google DeepMind CEO 预测 5 到 10 年有 50% 概率实现 AGI。本期《万有引力》直播对话将探讨通往 AGI 之路的教训。6 月 27 日，唐小引将对话刘嘉，从其学术轨迹解答 AI 路上的教训，还会剖析技术路径。
英伟达Jim Fan：「世界建模」是新一代预训练范式
英伟达机器人主管Jim Fan判断，继“下一个词预测”后，世界建模将成新预训练范式，2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用，展望新推理形式，业内人士也各抒己见。
在一台1970年代的PDP-11上训练Transformer需要多久？答案是5.5分钟
近日，开发者复现1970年代技术环境，用PDP - 11汇编语言实现Transformer并训练成功，项目叫ATTN - 11。在低资源下实现功能闭环引热议，大家思考Transformer到底需要什么。
清华突破「光毒性」难题，活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法，可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像，突破了长时间活体成像的光毒性限制，为多领域研究提供新工具。