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刚刚，Google Veo 3.1 发布，Sora 还香吗？
Google 发布 Veo 3.1，重新定义 AI 视频生成天花板。它对叙事深度理解，新增音频生成，有四大核心能力。网友将其与 Sora 2 对比，二者各有千秋。还介绍了 Veo 3.1 使用方式及 Flow 平台成果。
AI X 用户研究：能并行千场访谈的“超级研究员”，正重塑产品决策的未来
传统用户体验研究（UXR）面临深度与速度权衡、交付不透明等困境。AI正改写规则，将其变为企业基础设施，在多环节带来变革。市场潜力大，新老玩家竞争，未来公司需强化优势、健全合规等。
从“造工具”到“用仓库”：RepoMaster，驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师！
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。
腾讯开源了一个通用智能体，又刷榜了GAIA~
腾讯优图实验室开源了 `Youtu-agent`，在深度搜索和工具使用benchmark上表现佳。它不依赖GPT/Claude，有自动智能体生成功能，提供单、多智能体模式，还集成分析平台，可实时调试与离线分析。
麻省理工大学：《通往通用人工智能之路》的研究报告
麻省理工科技评论洞察与Arm公司合作发布《通往通用人工智能之路》报告，探讨AGI定义、实现时间表、当前AI局限性及技术路径等。指出当前AI有局限，实现AGI需解决诸多障碍，还强调计算能力和异构计算的重要性。
实测Perplexity Pro平替模型，免费开源仅4B
一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。
EAAI | 香港理工大学王旭等：一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
奥特曼首次透露GPT-5上手体验：在擅长领域感到无力，往后一靠感到眩晕
OpenAI掌门人奥特曼在深度访谈中透露上手GPT - 5的体验，称在擅长领域感到无力、眩晕。他还抛出孩子不会比AI聪明、AI CEO或接管OpenAI等观点，探讨AI竞争及硬件适配问题。