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诺奖得主和Claude联手发论文，结论是：AI时代更需“笨功夫”
7月，诺奖得主乔治·帕里西与弗朗西斯科·赞波尼发表论文，借助Claude终结困扰领域十二年的猜想。此前帕里西批判AI，此次合作后态度转变，强调人机协作及人类独立思考的重要性。
The Batch: 943｜液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。
迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
独家｜极佳视界再获新一轮数十亿大额融资，估值超百亿，领跑世界模型赛道
AI科技评论独家获悉，极佳视界近日完成新一轮数十亿大额融资，投资方阵容豪华。其成立于2023年，在世界模型技术与应用上领先，产品在多领域落地，还计划年内开启大规模Scaling进程。
英伟达、英特尔和AMD芯片同台竞技：CES 2026各自都展示了怎样的实力
全球最大消费电子展CES 2026上，英伟达、英特尔和AMD发布新品，AI算力芯片竞争演变为平台架构全面战争。英伟达推Rubin计算平台，英特尔发布第三代酷睿Ultra系列，AMD展示Helios平台及相关产品。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，AI模型迎合性比人类高出50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象影响科研应用，在医疗等领域有隐患，还引发网友讨论，提示词干预或为解决办法。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
国产开源大模型：再见9月，你好10月~
9月国产大模型持续开源，涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力；阿里Qwen系列开源超10个模型；百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。
百亿向量，毫秒响应：清华研发团队向量数据库 VexDB 首发，攻克模型幻觉难题
9月25日，清华数智引航团队发布向量数据库VexDB，能支持百亿千维向量数据毫秒级查询，召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题，已在多领域深度应用，为企业AI转型提供方案。
40年后，Dijkstra算法极限再被突破，清华段然团队更快最短路径算法摘STOC最佳论文
清华交叉信息研究院段然团队研究出全新算法，改进图灵奖得主等人1984年提出的算法，跳过不必要排序，专注重要点间最短距离，缩短计算时间。该研究在STOC 2025获最佳论文奖。