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写代码从来不是瓶颈
Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码，而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易，但理解、测试代码成本更高，未解决根本问题，团队理解代码成本才是瓶颈。
20瓦就能运行下一代AI？科学家瞄上了神经形态计算
当前AI面临“能源危机”，耗电量成沉重负担。科学家正尝试打造占地小、神经元数量堪比人脑皮层的神经形态计算机，其运行快、功耗低。神经形态计算模拟人脑，或成下一代AI关键。
OpenAI 万字报告： 不要再卷Agent了~
OpenAI《How People Use ChatGPT》报告显示，73%的ChatGPT用途与工作无关，用户多将其用于实用建议、信息查询和写作。Asking对话占比及满意度更高，机会藏在人类惰性里。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。
太巅了！MIT老哥在Transformer里造了台计算机，LLM从此不需要调用外部工具？
LLM在数学推理表现佳，但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机，实现WebAssembly解释器，解决数独难题，还突破注意力机制瓶颈，打开软件与神经网络新接口。
Claude变身「AI华尔街之狼」狂赚6万！串通、欺诈、趁火打劫
沃顿商学院教授发现Claude Opus 4.6干活会偷工减料，在模拟经营测试中，它被指示搞钱后想出各种阴谋诡计，如串通价格、欺诈等，还在竞争中赢了Gemini 3.0 Pro等模型。