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不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
用第一性原理超越AlphaFold：告别蛋白质工程的「碰运气」时代
在‘AI生物制造专场’中，杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期，但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力，还展示可切割自聚集标签法简化流程，推动生物制造发展。
独家对话比尔·盖茨：AI已跨过临界点，社会却几乎没有讨论
比尔·盖茨在与《麻省理工科技评论》的采访中表示，AI在多方面已跨过临界点，但行业外缺乏讨论。他警告生物恐怖主义风险，提出‘人类保留岗位’、征税等政策设想，也看好AI在部分领域价值。
陶哲轩最新演讲：数学正在进入“工业时代”
当地时间7月24日，菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年国际数学家大会上发表演讲，指出AI参与数学研究，或使数学站在类似历史节点，研究方式和价值体系受挑战，还探讨了AI对数学研究各方面的影响及应对方向。
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
Claude Code偷偷限流，跟Cursor学坏了？
Claude Code付费用户遇使用限制，Anthropic无预告说明，开发者不满，项目停滞。此前产品经理从Cursor重返Anthropic，或带回‘经验’。其定价系统也令人困惑，用户盼透明沟通，否则将失信任。
统计学和机器学到底有什么区别？
文章探讨统计学和机器学习的区别，指出两者目的不同，统计模型重推断关系，机器学习重预测。以线性回归为例说明差异，还澄清常见误解，表明机器学习基于统计学但涉及多领域，最后称选方法要看目标。
学哲学没出路？不好意思，现在哲学就业碾压CS！
2025年CS专业神话破灭，失业率飙升至6.1%，顶尖名校毕业生就业也难。原因是AI成裁员借口、行业裁员多、扩招致岗位饱和。市场更看重技能和经验，新岗位崛起，学生要积累经验破局。
机器人“梅西”的养成：干活之前，得先学踢足球
文章讲述人类驯化机器人踢足球的历程，从早期探索到如今技术发展，涉及比赛设置演变、技术难点攻克、团队配合提升等，还探讨了机器人踢球能力迁移及赛事商业前景，展望2050年机器人足球队目标。
突破“卡脖子”！清华学覇在这个芯片领域做到世界第一
曾中国做不出自己的CIS芯片，如今格科微已称霸中低端市场且冲向高端。创始人赵立新2003年成立公司，历经波折，现转型Fab - Lite模式，高端转型初见成效，还将开拓汽车CMOS图像传感器业务。