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刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
硅谷前沿访谈：CUDA之父复盘英伟达20年护城河，揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck，探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段，阐述 CUDA 成功原因，还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。
刚刚，全球首个AI科学家登上Nature！包揽提出idea到写论文全流程，已通过人类盲审
历经一年半研发，Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程，代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律，也指出其局限，引发伦理探讨。
GEAClaw 来了：企业级“OpenClaw”，一只有商业头脑的龙虾
文章指出当前大语言模型解决问题多为收敛式，与商业问题需先发散再收敛的方式相悖。特赞发布企业级智能体系统GEA，其架构四层分工明确，能在市场洞察、社媒增长等场景发挥作用。
拒绝「降智、减配、乱收费」：面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施，黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架，能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下，验证黑盒LLM API执行完整性，检测违规行为，相关论文与代码已公开。
最强开源搜索再升级，研究、预测能力实测超惊艳!
MiroMind团队发布新一代模型MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，定位为重型推理智能体。其研究能力强、推理可靠，还能生成网页报告。新版本升级显著，靠两项关键技术实现有效交互，且预测案例表现出色。
AI太难学？清华开源一批「学习虾」，免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC，它能将技术文档转化为零门槛学习课堂，还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，OpenMAIC功能强大，应用场景广泛。
种子轮10.3亿美元！谢赛宁加入，LeCun的世界模型公司太吸金了
图灵奖得主 Yann LeCun 创办的先进机器智能实验室（AMI）官宣起航，完成 10.3 亿美元种子轮融资，估值 35 亿美元，谢赛宁加盟。AMI 目标是做理解现实世界的 AI，想走世界模型路线。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手：评估具身大模型的新范式！
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限，考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收，研究对前沿多模态大模型评测，揭示其空间认知能力边界。
演讲 | 强化学习之父 Sutton 隔空回应 Hinton：目前的 AI “理解不足，调参有余”
强化学习之父 Rich Sutton 在 UCLA 演讲《AI 的未来》，指出当下 AI“理解不足，调参有余”，是“脆弱的心智”。他定义智能，倡导建立统一心智科学，认为应从“人类数据时代”进入“经验时代”，还谈及 AI 政治与哲学。