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全球68%科研人压力爆表，高校AI人才集体大逃亡！
高校AI科研「内卷」加剧，经费缩水、压力增大。爱思唯尔数据显示68%科研人发论文压力暴增，面临时间与资源双重困境。杜克大学陈怡然教授分享看法，工业界崛起，高校面临转型。
北大开源统一世界模型框架：多类合成推理任务一套搞定
世界模型研究中，不同任务存在接口不统一等问题。北大DCAI课题组联合多方推出OpenWorldLib推理框架，整合多模态能力，构建标准化接口体系，在多任务上评估效果良好，降低研发门槛。
史诗时刻！AlphaGo神之一手突现，谷歌AI颠覆科研极限？
谷歌DeepMind推出AlphaEvolve，它取得多项数学成果，如改进4x4矩阵乘法、推进六边形填充问题研究等。它能自我进化，还可优化谷歌计算基础设施，预示人类与AI强大协作循环的未来。
AI 开发工具的隐形战场：新一轮 IDE 之争打响！
在AI开发工具领域，VSCode成主战场，但背后有技术和策略拉扯。开发者面临战略选择，VSCode有诸多限制，OpenVSX虽提供替代方案但插件不全，Cursor崛起引发微软动作，未来走向待察。
吴恩达推出 Context Hub，专治 AI 写代码时的「瞎编」问题
吴恩达推出开源工具 Context Hub，解决 AI 写代码时的「API 幻觉」问题。它通过喂最新文档，让 Agent 按需取用，还能做批注。与 MCP 路线工具不同，它按需拉文档，且引入反馈机制更新文档。
大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。
Scaling没有墙！Anthropic CEO：AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙，2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻，称当前处第40格，前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标，Anthropic或在RSI取得进展，且重视人才文化。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
AI开始学会合作？！实测4大多Agent体=10个打工人
Agent热潮进入多智能体时代，多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现，总结各产品亮点与不足，指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。