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Nature子刊：港大等首提下一代AI硬件系统，能耗锐减57.2%
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”，使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%，为下一代AI硬件开辟新路。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。
所有人看见了「大晓速度」，但真正值钱的是它背后的这套系统
过去一年大晓机器人在具身智能行业成果显著，首创研发范式和数据采集方案，推出世界模型并实现端侧部署，其行业方案进入真实场景。它从具身第一性原理出发，让信息低成本入模转化为生产力。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。
告别AI“乱画图表”！港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统
现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
5.6K Star！原本付费现在开源！本地版“ElevenLabs”，视频翻译+声音克隆全免费！
今天给大家安利GitHub上开源神器Voice - Pro，它原本是商业付费软件，因团队无暇管理而开源。整合多个先进语音模型，将视频处理流程打包成本地软件，免费且功能强大。