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硅谷惊变：12万张H100的挽歌
这是虚构故事，Meta用12万张英伟达H100训练“LLaMA 4 Maverick”，却被中国杭州DeepSeek团队用2000张GPU打败。项目失败成丑闻，扎克伯格成立实验室四处收购遇冷，新负责人管理混乱，实验室乌烟瘴气。
北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。
Claude Sonnet 4.5发布，多领域性能超越GPT-5和Gemini 2.5 Pro
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，是目前最强编程模型，在多领域性能超GPT - 5和Gemini 2.5 Pro。操作电脑、数学推理能力提升，产品更新功能丰富，安全性增强，价格不变，获多家公司认可。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
少量视角也能得到完整3D几何，即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
刚刚，马斯克发布Grok 4！全榜第一，年费飚到2万+
北京时间中午，马斯克现身 xAI 发布会发布 Grok 4，称其是世界最好的 AI。Grok 4 推理能力强，多类基准测试成绩领先，还在多方面能力获加强，已上线但付费昂贵。
Karpathy加入Anthropic要做的事，被Google提前做了
Karpathy官宣加入Anthropic要组建新团队‘用Claude加速预训练研究’，话音未落，Google&Meta等发论文‘LLMs Improving LLMs’验证了该思路。论文让Claude Code搜索最优推理策略，结果全面超越人类设计。