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为什么算力追赶这么难？前谷歌架构师现场黑板推演底层架构，看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起，推导芯片架构，指出芯片大部分成本花在搬运数据上，还探讨乘加运算、脉动阵列等原理，以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
SOTA大模型遇上加密数据评测：Qwen3未破10%，o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越，但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测，用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型，结果显示模型表现不佳，还分析了模型“犯难”原因。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
李飞飞刚发Atlas，中国开源“同款”已抢跑半年？
9月2日，李飞飞团队发布多模态世界模型Atlas，引发好评。而国内影溯3月就开源InSpatio - World模型，有类似能力。影溯登顶权威榜单，还联合启动大规模空间智能3D数据开放计划。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API，Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛，复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层，借用 GIScience 理论，实验显示能提升准确率，不过仍受数据质量等限制。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。