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Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
两次拿到陆奇投资，张浩然这次想用 Agencize AI 干掉所有工作流 Agent
Agencize AI 创始人张浩然认为，所有要求用户预先构建工作流的 Agent 都是错的。该产品让用户只需描述意图，就能完成自动化工作，为用户生成个性化软件，连接传统 SaaS 软件。其还谈到未来软件变革及产品壁垒等。
Sutton、OpenAI 联创押注的持续学习，有中国团队带着模型进场了
7 月，TML 发布 Inkling 模型，Mind Lab 发布 Macaron V1，二者均针对持续学习场景。持续学习走「参数空间的迭代」路线，让模型用得越多越好用。硅谷已有不少新尝试，产业链正在形成。
C罗刚头球破门，AI解说脱口而出！全模态实时流太狠了
2026世界杯正热，阿里云在Flink Forward Asia 2026大会宣布Apache Flink 3.0进入Agentic Streaming For AI时代，推出全模态数据流处理能力，可让AI实时解说比赛。Flink 3.0解决了流式Agent数据处理难题，已有智能运维等应用场景。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
被锁死的想象力：当AI成了科研本身，人类只能是观众
新智元报道，Steve Newman指出，我们对未来想象力或被锁死，AI一旦跨过「适应性阈值」，将进入「不可认知时代」。他提出「谷神星实验」，揭示AI超越人类节奏后，人类社会不再是必经之路等残酷真相。
最近 AI 前端这块，我先做了个盘点：截图、Figma、MCP、Skills
文章盘点了AI前端相关内容，介绍Skills各指导层及执行增强层、样本资产层特点，还分析AGENTS.md、DESIGN.md等6种事物争夺AI前端中间层解释权的情况，指出不同介质切分链条不同截面。
一键开关灯！谷歌用扩散模型，将电影级光影控制玩到极致
Google推出LightLab项目，可从单张图像精准控制光影，解决传统光影控制难题。其通过特殊数据集微调扩散模型，让模型学会控制光照，还介绍了方法、后处理流程等，实验显示表现优，有多种应用。
李飞飞团队新作：DiT不训练直接改架构，模型深度减半，质量还提高了
本文介绍「嫁接」技术，可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练，替换算子创建混合架构，保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。
告别“试验田”：当大模型真正嵌入 ERP、供应链与核心决策流 | AICon
文章围绕大模型嵌入企业核心系统展开，邀用友罗小江等担纲。介绍鞍钢赵伟升级 RAG 技术、用友罗小江构建决策架构、京东耿东阳用大模型优化供应链的案例，为企业数智化转型提供参考。