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陶哲轩经费被断供，在线发帖自证数学有用
菲尔兹奖得主陶哲轩就职的UCLA科研经费被冻结，个人研究及应用数学研究所IPAM失去资金支持，还遭网友质疑其学术成果价值。他开新帖以“压缩感知”研究为例，力证数学研究回报，并将视野扩展到AI大模型。
字节押注AI Coding：百万月活的TRAE，如何改写开发者生态？｜甲子光年
字节跳动在火山引擎Force 2025原动力大会主推自研AI编程产品TRAE，其月活超百万，内部80%工程师在用。AI Coding能提升大模型能力，助字节逼近AGI。TRAE更新功能，未来或成独立开发超级个体。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
直击2026骁龙峰会：2nm旗舰首秀，但Agent正在重塑骁龙｜甲子光年
本文是甲子光年发自2026高通骁龙峰会的现场报道，高通发布全球首款2nm工艺旗舰移动平台，同时披露其面向Agentic AI重构芯片架构、布局跨终端AI计算底座的完整战略，深度分析了端侧Agent落地的技术挑战与生态进展。
ICML 2026 开幕，清华团队获最佳论文奖，DeepMind 经典巨作拿下时间检验奖
2026年7月6日，第43届国际机器学习大会（ICML 2026）在韩国首尔开幕，投稿规模与录用总数破纪录。会上，清华黄高团队论文获杰出论文奖，指出扩散语言模型“灵活性陷阱”；还有多篇论文获荣誉提名，另有立场论文、时间检验奖等揭晓。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
让机器人「摸到」世界，复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资
触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资，背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系，解决触觉数据采集与模型融入难题，已切入工业场景。
OpenClaw不会蛋炒饭！Ropedia放出人类经验，机器人「教科书」来了
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」
12月16日，无问芯穹在智能体生态论坛发布智能体服务平台。该平台为企业提供全链路陪伴式落地服务，解决生产级智能体落地和规模化的难题，助力企业实现智能体的高效商业化落地与可持续运营。
给定"标价"的 LLM 智能体，能规划出"最优"路径吗？
在LLM智能体多轮工具使用中，评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准，围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板，并分析失效根源，还指出下一代智能体演进方向。