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为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。
叫板 OpenAI Sora？Manus 推出文生视频服务，计划向所有用户开放
近日，Manus AI 推出文本转视频生成服务，支持单条提示完成视频制作，目前供部分订阅用户抢先体验，计划向所有用户开放，对标 OpenAI Sora 等竞品。其母公司获投资，还与微软合作，系统有独特优势。
「AI黑客」来袭，Agentic AI如何成为新守护者？
AI 发展带来网络安全新威胁，如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI，有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」，革新安全思维。
关于 AI 编程的最本质提问：Cursor 到底有没有护城河？
文章剖析了Cursor崛起原因、“护城河”及挑战。其“护城河”有产品粘性、高度集成和先发优势，但面临大模型“商品化”和众多模仿者挑战。还给出深化“护城河”建议，最终能否胜出待时间检验。
AI Infra 正在诞生自己的石油期货？GPU 不够买之后，华尔街开始交易算力
AI 行业焦点从 GPU 够不够用转向算力定价。2026 年 8 月 CFTC 就算力衍生品公开征求意见，CME 与 Silicon Data 计划推期货产品。但 GPU 算力金融化面临标准化、衡量方式等难题。
南科大教授余沛源创业做AI+材料：真正难的不是生成，而是验证
南科大教授余沛源创业成立三向纪元，构建可验证材料模型。他认为AI+材料研发难在验证，当下是产业化窗口期，中国有优势，初创企业与大厂各有优劣，公司有独特技术与商业模式。
华为AI芯片来时的路
文章围绕华为AI芯片发展展开，提及方兴东《昇腾崛起》记录其历程。从战略觉醒到技术研发、应对制裁，华为历经曲折，如提出“韬定律”，发布多款芯片，在逆境中构建生态、拓展市场，展现强大实力与坚韧。
邢波再出手：上次「骂」完世界模型，这次轮到智能体了
邢波教授新作《智能体模型批评》上线 arXiv，质疑当下被称为「智能体」的系统是否名副其实。论文将其分为两类，沿五维度拆解主流设计，提出 GIC 架构，还探讨了安全问题，指出要让能力内化进模型。
一个问题几百美元，DeepMind智能体一次搞定了9个Erdős问题
DeepMind团队的大模型在一次‘测试’中解决9个开放的Erdős问题，还自动验证，解法通过人工审查。其框架AlphaProof Nexus结合大模型与Lean编译器，研究展示了AI辅助正式证明搜索技术潜力。