「关键材料」共找到 1103 篇相关文章
会解题不等于懂人心，腾讯混元提出Sentient Agent，提高高阶社交认知能力
过去评判LLM像考核‘做题家’，但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架，用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大，未来需懂人心的AI。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
太空中的两重辐射威胁，一张薄膜就能全挡住
韩国科学技术研究院团队开发出新型复合材料，将两种纳米管组合，在单层超薄结构中实现对电磁波和中子辐射的屏蔽，为多领域提供轻量安全方案，但应用落地面临性能落差、成本等挑战。
从拒绝AI到一切先问Agent，DHH：这是我最爽的编程时刻之一，但程序员黄金时代到头了
Ruby on Rails 作者 DHH 从拒绝 AI 到拥抱 Agent-First 编程工作流。他认为 Rails 因 token 效率或复兴，设计能力成核心竞争力，资深工程师更易从 AI 获益，程序员黄金时代或到头。他分享了使用 Agent 的体验和对行业的看法。
世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台
文章围绕 ACP 协议展开，介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践，如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系，包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。
中国突破！20年芯片散热瓶颈问题被击穿
西安电子科技大学郝跃院士团队在半导体材料领域取得关键突破，解决芯片散热与性能瓶颈问题。他们开发“离子注入诱导成核”技术，革新界面热阻，提升器件性能，应用前景广阔。
LeCun赌上后半生，押注大模型必死！Hassabis誓将Scaling进行到底
近日，「图灵奖」得主Yann LeCun炮轰硅谷主流AI路线，认为通过大模型实现AGI完全是「胡扯」。DeepMind创始人Demis Hassabis则反驳，认为LeCun混淆概念。二者的争论折射出AI未来五到十年的方向抉择。
OpenAI大佬爆料：打字太慢拖后腿，人类竟成了AGI短板？
OpenAI Codex负责人Alexander Embiricos称人类打字速度拖慢AGI进展。奥特曼、Amodei、马斯克等大佬也有类似看法。Embiricos认为要让AI自主审查工作，2026年或迎AGI。