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重磅！Google 推出AlphaEvolve 实现算法自我进化，将颠覆数学与计算机科学！
Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。
谷歌AlphaEvolve引发OpenAI关注：AI原创算法，正挑战人类专家界限
谷歌DeepMind推出的AlphaEvolve系统，结合Gemini模型与进化算法，能自主探索、生成并迭代优化算法代码。它优化经典算法，在多领域取得突破，其原创能力引业界关注，OpenAI研究员对此表示震撼。
谷歌技术报告披露大模型能耗：响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高，谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期，一年间能耗降至1/33，碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗，还从多方面优化使Gemini能耗降低。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
将庞大3D世界装进手机！李飞飞Spark 2.0开源
李飞飞团队开源核心技术Spark 2.0，可优化3D世界，让普通设备通过浏览器流畅访问交互。它有自动选细节、分批加载、优化存储三绝招，适配主流框架，有望改变与数字世界互动方式。
RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。
Karpathy新思考：别把AI当动物，它们是全新的智能物种
Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点，认为人们用错误框架理解AI，对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等，强调优化目标决定智能形态，指出应按其机制对待AI。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
三个关键词，2026谷歌 I/O大会全说透了
北京时间今天凌晨，谷歌 I/O 2026 落幕。皮查伊称聚焦模型、编程和智能体。模型上，Gemini 3.5 Flash 全量上线，性能超上一代；编程方面，Antigravity 2.0 用低成本造能跑 Doom 的系统；智能体层，Spark 和 Search Agents 让 AI 走出对话框。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法，训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量，以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线，且缓解计算成本限制，为长上下文推理提供路径。