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卡帕西预言成真！华人团队开源全AI操作系统：神经网络模拟Windows，预测下一帧屏幕图像
大神卡帕西曾预言“AI时代的图形用户界面”，受此启发，华人团队提出NeuralOS，靠RNN和渲染器模拟Windows，能预测下一帧屏幕图像。虽对键盘精细操作处理欠佳，但已开源，有在线体验版。
中国科学SCPMA | 南科大王建春团队：基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测
南科大王建春团队改进IFactFormer模型，采用“并行”轴向分解注意力机制，提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示，改进模型拟合与长期预测能力强，多数指标精度优于传统方法。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思，谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，指出虽有研发积累，但曾投入不足，强调算法比算力更关键。
Dario Amodei 万字长文：我们已经没有时间可以浪费了，直面并克服强大AI带来的风险
Dario Amodei万字长文指出，最早2027年或现超诺奖得主AI，人类面临安全威胁。他定义了“强大AI”，分析自主性、滥用、经济颠覆等风险，给出多方面防御措施，强调人类要直面问题。
2025中国力学大会AI+分享 | 四川大学张来平研究员：基于图神经网络的流场预测方法研究进展
2025中国力学大会AI+分享中，四川大学张来平研究员介绍基于图神经网络的流场预测方法研究进展。张来平长期从事计算流体力学研究，近年专注AI for Science，成果颇丰。
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等：神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例，提出面向神经算子的可信度评估框架，考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示，物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
我用“悟空”做了应聘和OPT Skills，预测上班和创业成功率丨龙虾OPT创业笔记
钉钉发布全球首个企业级 Agent 平台“悟空”，它是AI产品进入下一个时代的探索，能接入多平台真实数据，操作公司流程。通过开发者应聘、跨境电商、知识博主等场景案例，展现其能力，还能预测创业成功率，解决企业使用AI的安全痛点。
LeCun发布最新世界模型：首次实现16秒连贯场景预测，具身智能掌握第一视角！还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。
清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5
UIUC学者联合清华初创团队Astraculum，围绕LLM部署阶段持续学习问题展开研究，提出Social World Model框架，基于预测市场数据测试，经自蒸馏的7B模型击败了GPT-5.6等多款前沿大模型，还搭建了专用MLOps引擎TrajOps。