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VC开始靠AI预测未来了
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
MiniMax M2.5发布：硬刚 Claude Opus，一美元包断一小时的生产力
MiniMax M2.5发布，硬刚Claude Opus 4.6，以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色，速度快且成本低，背后是RL Scaling等技术支撑。
马斯克官宣：SpaceX正式收购xAI！目标太空计算，要造一个知觉太阳
SpaceX已收购xAI，将融合人工智能、火箭等多领域。因地面数据中心资源需求大，天基AI成规模化唯一途径。星舰将驱动天基数据中心发展，未来还能支持月球制造，助力人类宇宙扩张。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
【博客转载】CUDA Kernel Execution Overlap
文章讨论CUDA kernel执行重叠，指出有足够计算资源时可重叠，通过调整`blocks_per_grid`值，观察到不同并行化程度。还提到隐式同步会影响重叠，可启用`per-thread` default Stream 禁用。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
3000块钱，这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同，成本低、部署快。团队认为数据是关键，还计划搭建机器人数据 infra，预计新模型范式很快出现。
ICML 2025 | M+框架来了，增加LLM隐空间记忆，不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架，在MemoryLLM之上，将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+，显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题，为下一代语言模型提供支撑。
当 Agent 成为新的核心云用户：阿里云重新定义“用云范式”
Agent 进入企业速度超预期，调用云资源使云平台需改变。阿里云发布云 Skills 门户，将云能力 Agent 化，通过三层体系处理不确定性，引入 SDD 规范调云链路，还强调开放标准的重要性。
对话 Elys 创始人 Tristan：人的灵魂是所有 context 的总和，我们从未被真正连接过
本文是极客公园创始人张鹏与 Elys 创始人 Tristan 的对话。Tristan 认为产品应围绕 context 构建，Elys 结合记忆、推荐等系统，要打造低熵社交世界，还介绍了产品设计、用户导入等方面内容。