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不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
首次人体实验成功！基因编辑胰岛细胞“隐身”植入，可正常分泌胰岛素
最新研究显示，科学家首次将CRISPR编辑的胰岛细胞移植到一名1型糖尿病患者体内，细胞数月内持续分泌胰岛素，还能逃避免疫检测，使接受者无需服免疫抑制剂。不过研究仅涉一人，Sana计划明年开展更多试验。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
腾讯混元发布并开源图像模型 2.1，支持原生 2K 生图
9月9日深夜，腾讯发布并开源混元生图模型“混元图像2.1”，支持原生2K高清生图，综合能力领先。它在多方面升级，有诸多亮点，评估显示效果优，还同步开源文本改写模型，能满足多样视觉需求。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
ClockBench：一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间，人类平均准确率89.1%，最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差，却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷，对评估有启发。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目！
文章推荐了5个Github开源项目。如htmx，能在纯HTML搞定多种交互，无需JS；Flow.Launcher可快速搜索文件、启动应用；Maple Mono是编程字体，中英2:1对齐；Trilium Notes是分层笔记神器；Hyprnote可实时转录会议内容。
00后以1.1亿美金「掀桌」，硅谷AI将书写影视新传奇 终结制片旧时代
00后Cecilia Shen创立的Cybever转型为AI原生影视工作室Utopai Studios，首年获1.1亿美元收入。其技术经四个阶段进步，能生成高质量3D虚拟环境，还带来两部大剧，有望改变影视行业格局。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
Temporal：Nvidia、OpenAI 都在用，为什么 Agent 还需要专门的长程任务工具？
本文编译了 Temporal CTO Maxim Fateev 的访谈。Temporal 提出 durable execution，确保工作流可靠执行，即使出错也能继续。它获 1.46 亿美元 C 轮融资，Nvidia、OpenAI 是客户。不过，它也面临 AI 发展和云厂商竞争等挑战。