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24小时、78轮实验、持续迭代，AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计，通过分层编排和File - as - Bus等方式，在多任务上表现出色，为AI科研工程补上关键底座。
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
慧荣科技苟嘉章：AI大厂重塑存储需求基本盘
在CFMS |MemoryS 2026峰会上，慧荣科技总经理苟嘉章指出AI大厂重塑存储需求，苹果排名下滑。慧荣科技展示多领域产品，推出主控芯片，在技术路线上有取舍，还谈到“Physical AI”及端侧分工。
对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年
本文是甲子光年对港大黄超、任旭滨的访谈实录。二人介绍多个开源项目，如nanobot、ClawWork、CLI - Anything等，探讨OpenClaw热潮，认为焦虑与机会并存，还分享团队开源理念与研究方向选择方法。
Anthropic用GAN思路解决AI产出质量问题
Anthropic工程师发现AI会自我欺骗，无法准确评价自己工作。他们借鉴GAN思路，让Generator生成、Evaluator验收。校准Evaluator使其严格，还为前端设计定审美标准，实验证明挑刺搭档能提升AI产出质量。
告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
安全的下一个好赛道，非常值得研究
近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。
UniPat AI开源SWE-Vision：五百行代码打造SOTA视觉智能体！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架，让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计，在五个视觉基准测试达最优，提升前沿模型视觉表现。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。