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ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
3亿用户的豆包，能做成办公生意吗？｜甲子光年
6月24日，豆包专业版上线，三档定价68元到500元，搭配新模型等功能。它从C端聊天产品转向办公工具，但面临用户心智难改、价格较高等问题，其推出也将影响行业格局，加速C端AI产品免费时代终结。
醒醒吧！CEO猛吹AI写95%代码，绩效考核却还在拼程序员手速？
本文是对 Superhuman 工程负责人 Loic Houssier 的深度访谈。他分享了 AI 时代团队管理、开发流程、绩效评估等方面的变化，指出 AI 虽提升效率，但在质量评估、人才适配等方面仍需探索，还强调观望 AI 发展会有职业风险。
刚刚，1122人干出“国产GPU”第一股，摩尔线程成功IPO：开盘股价疯涨，市值破2800亿！专家：国产AI芯片商业化进入关键期
今日摩尔线程在科创板上市，发行价114.28元，截至发稿股价涨至620元/股，市值破2800亿。它成立于2020年，核心团队多有英伟达背景，研发投入高，已推出四代GPU架构和产品，专家称国产GPU进入商业化验证阶段。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
刚刚，清华姚班校友陈丹琦加入Thinking Machines！和北大翁荔做同事
清华姚班校友陈丹琦将全职加入Thinking Machines Lab。她是IOI金牌得主、斯坦福博士，论文引用逾7万次。该实验室由OpenAI前CTO等联合创立，陈丹琦加入后成AI创业圈女性力量代表。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
DeepMind让AI当「上帝」，导演一场只有AI演员的「西部世界」
Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发，提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构，将工程师与设计师角色分开，能灵活构建多角色生成式AI系统，满足不同需求。
中国AI突破「造芯方法论」！Agent军团接管芯片设计全流程
RSI成人工智能前沿方向，芯片设计因有确定性验证体系，成其率先落地赛道。NovaSilicon完成融资，探索出芯片设计智能系统，发表论文介绍构建运行方法，将重塑行业。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。