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马斯克曝终极AI计划！特斯拉堵上80%身家：500亿机器人打工，人类坐等拿钱
特斯拉在X上抢先官网发布「秘密宏图IV」，目标是打造可持续富足世界。实现核心是扩展FSD和擎天柱，马斯克称未来80%特斯拉价值源于人形机器人Optimus，这次还将AI作为核心引擎融入现实。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
不再止步于自然语言！PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发，探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架，经大量数据训练，在多基准测试中表现领先，为AI理解物理世界开辟新通道。
一个强化学习信仰者的十年｜甲子光年
本文讲述朱哲清在强化学习领域的十年历程。他从斯坦福到Meta再创立Pokee AI，逆势押注强化学习。虽面临诸多质疑，但随着InstructGPT等出现，强化学习逐渐被认可，他致力于构建新一代AI Agent。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
MIT工科生跨界AI，独作论文登Nature：只需3.5小时修复600年前名画
MIT理工男Alex Kachkine跨界艺术，独作论文登Nature。他设计的AI算法将名画修复时间从数月/数年压缩至几小时，提出“以数字方式修复一幅画，并在物理上实现效果”的新方法。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
这些关于研发提效的深度实践分享，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，多位大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验。如丁宇介绍AI编程范式革新，张乐分享腾讯代码智能化实践，还有同程、百度、网易游戏相关人员分享研发提效经验。
企业出海，被中国信通院和腾讯重新定义了一次
中国企业出海面临信息分散、专业支撑不足、属地化服务难等问题。7月17日，中国信通院与腾讯在2026世界人工智能大会共赢金砖论坛上推出AI航海家+，将七国生意经装进AI对话框，有22位懂当地规则的专家，能替企业做判断。
人类最后考试登上Nature：全球50个国家近千名顶尖学者打造的AI测试集
人类最后的考试（HLE）登上Nature，这一测试集由全球50个国家近千名顶尖学者打造，含2500道高难度试题。现有的人工智能评估工具已跟不上技术演进，HLE能测出AI极限，让顶尖机器暴露短板。