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AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客发文指出，计算需遵循物理定律，线性进步要消耗指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求超级智能短视危险，中国重应用普及更务实，AGI不会发生，超级智能是幻想。
AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出，计算须遵循物理定律，线性进步要指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际，中国重应用普及更务实，AGI难以实现。
Anthropic联创定下deadline：2028年AI实现自我进化，没有人类了
Anthropic联合创始人Jack Clark认为，到2028年底，递归自我改进发生概率有60%，即AI或能自主构建和改进自己。他基于公开AI开发数据和基准测试得出此观点，不过也有人提出质疑。
加州理工用AI攻克量子化学60年难题，1块显卡做完7800块的活！
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文，用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟，而2019年同类计算用了约7800块GPU。
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
字节跳动发布SeedFold，蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3，揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold，在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路，推出加宽模型、线性三角注意力等方法。
√N并行+84倍计算加速！英伟达港大全新图像注意力：空间结构都保留
英伟达、港大等研究人员提出新型视觉注意力机制GSPN，通过线性扫描和稳定性 - 上下文条件处理图像空间结构，降低计算复杂度至√N量级，在多视觉任务达先进水平，生成16K图像加速超84倍。
2.3K Star 霸榜GitHub！DeepResearch最佳开源平替！
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。
GPT-5从零提出量子物理新想法，物理学家写成论文已登Physics Letters B
密歇根州立大学物理学家Stephen Hsu在《Physics Letters B》发表量子物理论文，核心思想由GPT - 5提出。论文探讨量子演化线性问题，推导出新算符可积性条件。他还分享与GPT - 5协作过程及体验，对人机协作前景乐观。
AI会做题，却未必能自进化：字节Seed等提出三项新基准
字节跳动Seed联合多家机构，针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷，提出三项新基准，从三个核心维度研究Agent自进化能力，揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。