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AI硬件闭门探讨：未来硬件只是数据的入口，接下来是「软件定义硬件」的时代
文章围绕AI硬件展开探讨，介绍了如Plaud录音卡片、智能眼镜等产品现状。指出多数用户对当下AI硬件不满，市场尚处早期。分析不同产品成功因素、竞争压力，还提及情感陪伴类产品问题，强调未来是「软件定义硬件」时代。
AI4S又一瓶颈被攻克：两个AI「吵架」，让科研代码部署成功率突破95%
科学软件大多难直接运行，制约AI4S与Agentic Science发展。Deploy - Master应运而生，是一站式自动化工作流。Search Agent筛选工具，Build Agent用双模型辩论机制使部署成功率超95%，为科学智能体交互打基础。
VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。
分析1.8亿份招聘数据后，他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息，发现AI不是造成大规模失业主因，影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多，AI基建岗位增长，程序员、客服、销售较稳定，高层受冲击小，还给出评估岗位安全的建议。
陶哲轩看傻：三破18年数学纪录！谷歌推出「AI爱迪生」，科研不再靠灵感？
5月中旬谷歌发布AlphaEvolve，30天攻克18年未解难题。它利用Gemini模型发现新算法，从AlphaGo获启发，能在编程空间搜索方案，或开启不靠‘灵感’的科学革命，还将改变科学家角色。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
Agent全自动搭建代码运行环境，实时更新解决评测过拟合/数据污染问题｜微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多，制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live，引入新Issue，实现环境自动化构建与更新，打破传统局限，还揭示传统基准过拟合问题。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。