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AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
独家丨数千万天使轮融资，中科院背景团队「熵旋芯智」押注存内概率计算
AI 科技评论独家消息，熵旋芯智获数千万元天使轮融资，由英诺天使基金领投。该公司是国内唯一基于 MRAM 构建存内概率计算平台的企业，采用全栈软硬协同策略，有望大幅提升能效比，计划 2027 年初交付芯片。
刚刚，OpenAI新Transformer火了！Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用「循环深度」推理方法，思考Token减少但性能提升，不过其思考过程难监控。此前业界已对「循环Transformer」有研究，该架构适合数学编程任务，Astra实力获验证，GPT - 6或即将发布。
Agent 形态一天一个样，Infra 到底该为谁而建？
过去一年，Agent 应用形态多变，但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为，Agent Infra 重要性待显，当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
Claude Opus 4.1火速发布！坐稳编程之王，官方：马上还有大更新
Claude Opus 4.1正式发布，编程性能超Claude Opus 4及竞品，拿下SOTA。在Agent任务和推理方面升级，定价不变。官方将在几周内大规模改进。Anthropic借客户背书，暗秀关系，文风受开发者喜爱。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
榨干Codex！OpenAI工程师亲授Codex真正用法
OpenAI客户支持工程师Jason称，Codex不只是编程助手，而是完整电脑工作系统。通过持久对话流留存记忆、语音输入精准表达、自动化接管任务等，能让机器高效完成各类工作，人还可随时干预。
小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
告别“一眼定生死”：Agent-as-a-Judge 开启 AI 评估的下半场
过去两年，LLM-as-a-Judge成评估界“黄金标准”，但面对复杂任务力不从心。论文《A Survey on Agent-as-a-Judge》指出，应从单一的大模型裁判进化为具备行动能力的智能体裁判，还阐述了其优势、发展阶段等。