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全靠Claude Code 10天赶工上线，Cowork 删用户11G文件不含糊！核心研发：长时间打磨再发布很难成功
Anthropic发布的Claude Cowork研究预览版问题频出，如删用户文件、易受文件窃取攻击等。与Claude Code相比，它交互繁琐、效率滞后。不过其核心研发认为长时间打磨再发布难成功，未来将以用户反馈迭代。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
谷歌TPU杀疯了，产能暴涨120%、性能4倍吊打，英伟达还坐得稳吗？
摩根士丹利研报显示，谷歌TPU产能将爆炸式增长，供应不确定性基本解决。TPU性价比高，在推理领域优势明显，或终结英伟达垄断。文章还给出TPU与英伟达GPU的选择建议及不同利益相关者的应对策略。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定，难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计，用TPP并行推理策略和RSFM机制等，5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
从 Apple M5 到 DGX Spark ，Local AI 时代的到来还有多久？
近期，黄仁勋将桌面级AI超算DGX Spark交付给马斯克引发热议。同时，Apple Silicon等芯片下放端侧推理能力，本地运行时和端侧模型供给加速成熟。但本地算力等问题仍制约消费终端Local AI大众化落地。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具，距“原生开发时代”尚远；Coding Agent 潜力大；还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
你急它不急：GPT-5先判断，再决定「速答」还是「深想」
OpenAI副总裁Jerry Tworek透露，GPT - 5能判断问题难度，分配思考时间，决定何时停下。它升级了推理能力，有了时间感，采用受控思考机制，提升了复杂任务准确率，减少幻觉。其进化历经o1、o3到GPT - 5阶段。
内行被外行指导、时刻担心被裁，Meta 人现在迷茫又内卷
据《金融时报》报道，Meta首席AI科学家Yann LeCun计划离职创业。他不满公司内部变化，与扎克伯格战略分歧大。Meta近年受大模型冲击，内部现‘外行指导内行’、员工迷茫内卷等问题，还要求元宇宙部门用AI提效5倍。