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“小龙虾”太多了，CPU告急
当地时间4月9日，谷歌与英特尔宣布扩大多年期合作，部署至强处理器并联合研发IPU。当前AI基础设施瓶颈从GPU向CPU迁移，CPU需求激增但供应紧张，引发产业链连锁反应，其价值重估受多因素影响。
完爆ChatGPT！谷歌这招太狠：连你的「阴阳怪气」都能神还原
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型，可保留语调进行实时语音翻译，实现拟人化交互。还具持续监听、风格迁移等功能，提升开发者所需的函数调用、指令遵循等能力，另有实验产品Disco。
英伟达XR-AI Scientist亮相：丛乐、王梦迪团队把“AI科学家”送进实验室｜甲子光年
10月底英伟达上线NVIDIA XR - AI平台，丛乐、王梦迪团队联合英伟达等推进其在实验室科学融合应用，涉及LabOS和CRISPR - GPT两项技术突破，还推出LSV Benchmark标准及排行榜，有望改变XR现状。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
AI 原生初创公司，都把钱花在了哪些 AI 产品上？
a16z与Mercury合作调研，基于超20万客户数据库，分析2025年6 - 8月支出模式，筛选出50家AI应用层公司。榜单揭示AI在产品与工作流的落地情况，显示早期创业公司愿买单的AI应用方向。
Claude 急了！模型降智，官方长文用 bug 搪塞？开发者怒怼“太晚了”：承认不达标为何不退钱？
8 - 9 月初Claude模型质量下降，Anthropic发文解释是因三项基础设施漏洞。介绍了三个bug及处理办法，也分析检测难的原因并给出改进方案，但很多用户已不再买账，Claude用户流失问题持续。
ChatGPT负责人深度复盘，爆4o复活内幕！过快下线是失误，将迭代模型人格
8月14日，ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘GPT-5发布「风波」，总结失误如过快下线GPT-4o、低估用户情感依恋等，还分享OpenAI产品设计哲学，强调持续迭代模型人格。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。