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转载 | 鄂维南院士：关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱，指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法，分析深度学习基础理论问题，强调从系统角度看待AI，认为已到科学化转折点。
这个情人节，AI深吻Math！国产RL系统多维突破300年亲吻数难题
2月14日情人节，上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统，在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏，成果获权威认可。
用AI深读100本书，太上头了~
国外开发者Pieter让Claude深读100本非虚构类书籍，用AI‘深化’阅读。AI能在书间找联系，还生成奇葩分类并挖出洞见。实验带来三个启发，还给出低成本复制思路，强调学习要让知识建立连接。
AI 编程带来的新变革
作者分享在 Amazon Bedrock 用 AI 智能体写代码的项目经验，指出人与智能体协作使代码产出率大幅提升，但也带来 Bug 增多、CICD 管线阻塞、沟通成本增加等挑战，需重新思考软件开发方式。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
性能比肩Gemini 3 Pro！昨晚，阿里千问最强模型来了
1月26日深夜，阿里千问旗舰推理模型Qwen3 - Max - Thinking上线，综合性能对标GPT - 5.2与Gemini 3 Pro。它突破传统推理方式，有自适应工具调用能力，助其在企业级AI竞争中领先。
深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势，有 To B 和 To C 等场景差异；自主学习是新范式；模型即 Agent，Agent 即产品；还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
当下的 AI 产品：有 revenue，但不是 recurring 的
当下AI创企有收入但非经常性，ARR指标被扭曲。因定价权在巨头手里，传统SaaS的ARR已不适用。初创生态封闭循环，未来ARR可能不再是评估方式，新指标或聚焦留存率等。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。