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开源人工智能：数字主权的基石
随着人工智能重塑各领域，数字主权成现实需求。开源人工智能可检查、可解释，能助力各国治理、审核和建设AI系统，是实现自主可控、激发创新、重建信任的关键，为数字主权各维度提供支持。
Karpathy 最新演讲精华：软件3.0时代，每个人都是程序员
Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
每2秒吃透一道高数大题！华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程，通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环，从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破，实现大模型高效训练。
谷歌辞职、创业失败、重读神经科学，她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 ｜ 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历，阐述“小实验”理念，对比“小目标”，给出 PACT 框架，还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
估值315亿！田渊栋AI创业，谷歌、英伟达和AMD参投
Meta离职的田渊栋官宣创业，成立RSI，获6.5亿美元融资，估值约316亿。8位联创阵容豪华，团队致力于构建开放式架构，让智能体自主学习升级，目标打造具5万博士能力的智能系统。
Anthropic联创定下deadline：2028年AI实现自我进化，没有人类了
Anthropic联合创始人Jack Clark认为，到2028年底，递归自我改进发生概率有60%，即AI或能自主构建和改进自己。他基于公开AI开发数据和基准测试得出此观点，不过也有人提出质疑。
老黄秘密武器曝光：AI一夜设计芯片，顶人类顶级工程师10个月！
英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU，原本8名工程师10个月的任务，AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具，还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo，不过完全端到端自动化设计仍有距离。
ICLR 2026｜原生多模态推理新范式ThinkMorph ，让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。