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多模态爆发之后，谈 AI、IP 与漫剧
文章围绕AI漫剧展开，讲述其兴起动因，如技术突破、成本降低等；探讨IP创作该选成熟IP还是新IP；展望未来，认为它可能成主流，但要解决内容和技术难题；还提及工具平台与内容收益问题。
Nature子刊：港大等首提下一代AI硬件系统，能耗锐减57.2%
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”，使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%，为下一代AI硬件开辟新路。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
禁令之下，黄仁勋再用“阉割芯片”抢夺中国市场
美国芯片出口管制冲击英伟达，其在中国市场损失大、份额降。黄仁勋计划7月推‘阉割芯片’B20、B40/B30抢市场。不同客户有选择倾向，同时国产GPU有机会也面临难题，企业还尝试海外训练模型。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
老黄杀入OpenClaw战场！最强开源「龙虾」模型直逼Opus 4.6
英伟达推出新一代开源模型Nemotron 3 Super，专为大规模AI智能体打造，有1200亿参数，推理快、吞吐量高，性能直逼Claude Opus 4.6等。它解决了Agent应用的难题，还开源了相关数据和训练方法。此外，英伟达还在打造NemoClaw开源AI智能体平台。
机械手真正「活」了，银河通用&清华推出DexNDM，用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。
国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒，后者将推理成本降至1元/百万Token，解决了AI智能体速度与成本难题。