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抨击 AI 炒作、曝企业需求为先，Anthropic 联创：模型提 0.01 性能就血赚，算力烧钱但值！
Anthropic 由 7 位前 OpenAI 核心成员创立，联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 在接受采访时表示，“AI 安全”是核心优势，企业客户对安全性的高要求与之匹配。Anthropic 以“不要相信炒作”为价值观，谨慎对待支出和算法效率。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈，复盘六年创业历程。他两次转型，最终聚焦搜索底座模型，公司被 Elastic 收购。他分享创业得失，认为团队聚焦、高效运营是壁垒，还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
极端天气也不怕漏检！RDA-YOLO：面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络
文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战，现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络，在YOLOv8基础上有三项创新，实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。
GPT-5.5反杀Claude登顶，AI编码旧榜不准了？
Datacurve推出新基准DeepSWE，号称「零污染」，用113道原创题挑战旧编程榜单。它使GPT和Claude名次逆转，揭示旧基准验证误差大、存在作弊现象，虽有局限，但反映编程基准竞争转向抗污染和验证可信。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定，难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计，用TPP并行推理策略和RSFM机制等，5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
北京艺术与科技周｜三联人文城市跨界沙龙：当AI开始写诗、作曲，我们会如何改变？
在算法推荐和AI生成内容充斥的当下，美学标准和感知方式被颠覆重塑。北京艺术与科技周的三联人文城市跨界沙龙，邀胡德夫、叶蓓等嘉宾以诗为起点深度对谈，探讨AI时代美学与人文生活新可能。