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Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”，10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日，CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练，在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架，为AI医疗应用提供创新路径。
米哈游一夜烧掉200万元Token，大厂高管也开始质疑：Token烧不出价值，但养肥了谁？
Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性，米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整，如多邻国取消AI使用绩效评估，Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益，盲目跟风企业或成输家。
硅谷大厂开始AI-first换血：先裁3万人、再招8000个新人，传统产品经理正在被Builder淘汰！
随着AI浪潮席卷，产品经理职业正经历“角色重定义”，需成为“builder”。Nikhyl Singhal指出，未来12 - 24个月会“先大规模裁员，再大规模重招”，builder将迎来好时代，产品管理将更重构建与创造。
Claude 开始收“代码审核税”：一条 PR 25 美元，大厂一年或花百万，还得上交整个代码库
3月9日，Anthropic推出代码审查产品Code Review，运行在GitHub和CI流程，按token计费，每次15 - 25美元，速度约20分钟/次，用整个代码库分析。虽能发现问题，但价格贵、速度慢，还遭“既当运动员又当裁判”质疑。
仅用提示词工程摘下IMO金牌！清华校友强强联手新发现，学术界不靠砸钱也能比肩大厂
清华校友杨林和黄溢辰，仅用提示词设计和自我迭代验证流程，让基础模型Gemini 2.5 Pro达到IMO金牌水平。他们设计的流程分六个步骤，用差异化提示词，最终为5道题生成严谨解答。
Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
开源AI开发生态大洗牌：低代码平台逆袭，传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日，蚂蚁对现有开源生态全面剖析，发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道，还总结出七大趋势，为从业者提供生态演进规律参考。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
让大模型合成检查器：UIUC团队挖出Linux内核90余个长期潜伏漏洞
伊利诺伊大学香槟分校张令明老师团队的论文提出KNighter，它让大模型生成静态分析检查器，在Linux内核挖出92个长期潜伏漏洞，将LLM归纳能力沉淀为规则，带来可落地等好处。