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麻省理工AI放王炸！无需说话、秒懂你的想法，外挂AI大脑来了

今天凌晨2点，麻省理工学院分享突破性研究Alterego。它是可穿戴无声语音交互AI设备，通过捕捉神经肌肉信号实现无声沟通，处理后用骨传导耳机反馈结果，应用场景广泛，还能帮助残疾人交流。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。

18日，英伟达与英特尔宣布深度合作，联合开发产品。英伟达将斥资50亿美元入股英特尔，双方以NVLink技术连接架构，合作聚焦数据中心和个人计算领域，旨在提升运行效率，填补产品空白。

来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。

随着算法、芯片、场景深度融合，端侧AI计算成终端智能化核心引擎，重塑IoT终端应用场景智能体验。端侧AI芯片作为技术底座，正重塑终端产业格局，虽面临挑战，但未来前景广阔。

英伟达高级研究科学家公布“ENPIRE”项目，8个AI与8台机器人组成科研团队，能自主做实验。研究测试三种coding agent，Codex表现最佳。系统分两阶段，虽有局限但有新发现。

Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。