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烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？
InfoQ 对话来也科技 CEO 汪冠春、英科医疗 CTO 陈坤，从产品提供商和应用方角度，讲述 Agent 产品理念与应用策略。探讨定位、转型、挑战等，还提及成本、未来设想与出海经验。
Light-X来了！全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级
新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
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。
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
鼠标的未来是手环？解码肌肉信号，Meta黑科技登上Nature
Meta推出非侵入性神经肌肉交互系统，利用手腕表面肌电图（sEMG）实现人机交互，该技术登上7月24日的Nature。实验在连续手势控制、离散手势控制和打字三个任务评测效果不错，适合特殊人群，也能弥补脑机接口数据不足。
千问负责人突然离职，阿里回应
3月4日凌晨，千问团队核心人物林俊旸突然宣布卸任，引发业内关注。其离职时间点较突然，且前后千问团队还有其他核心成员变动。3月5日，阿里巴巴CEO吴泳铭回应，称公司将坚持开源策略，加大AI研发和人才吸纳。
没有LeCun，Meta挖角OpenAI、Google整装再战，OpenAI调薪应对
Meta作为大模型开源领军全面落后，扎克伯格重开炉灶，成立Meta super intelligence Labs，高薪挖角OpenAI、Google等，集齐其核心骨干。OpenAI面临挖角，将重新调整薪酬稳住阵营，凸显AI时代人才重要性。