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长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构，能完整跑通研究流程，在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究，成果待同行评审。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
Hyperagents：AI学会如何自我改进
近日，Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题，核心创新是‘元认知自我修改’，实验在多领域表现出色，还涌现元级别改进且能跨领域转移，但有安全风险。
CUDA再见了！寒武纪亮出软件全家桶
在AI时代，竞争转向软件生态等综合实力。寒武纪亮出软件全家桶，其基础软件平台Cambricon NeuWare日趋成熟。在训推解决方案上成果显著，各组件如驱动、编译器等也有诸多优化和功能，加速产业智能化转型。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
田渊栋被Meta卸磨杀驴，但全网疯狂发offer！OpenAI冲来抢人了
Meta裁员风暴扩散，FAIR研究科学家田渊栋等被裁。田渊栋入职十年多，成果亮眼，却在协助处理Llama 4相关事务后被裁。此外，不少刚入职的博士也遭殃。同时，Meta还用AI取代人工审核。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
具身智能学界业界思想「惊人的统一」？美团在IROS开了个学术年会
美团在IROS举办学术年会，展示了在具身智能与零售服务结合方面的愿景与成果，如无人机配送初具规模。多位学界和业界大咖参会并发表见解，对具身智能发展方向观点惊人统一。