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19年不丢数据，擦写6万次不坏，原子级材料重新定义未来芯片

上海大学王震宇副教授团队在《自然·电子学》发文，用二硫化铌和二硫化钼做出新型非易失存储器，能保持数据约19年、擦写超6万次，还具备计算和存储两种本领，对未来低功耗计算和存内计算有吸引力。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

字节会师何恺明，开源连续扩散语言模型Cola DLM，释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚，把生成过程交给连续空间，在实验中展现出稳定scaling趋势，其动机是表征而非diffusion。

agentmemory是为AI编码Agent打造的持久记忆系统，能自动捕获操作上下文，有三层搜索与四层记忆架构。支持12+种主流AI Agent，有全平台覆盖、零外部依赖等优势，虽有局限但值得开发者一试。

清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground，被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题，是全栈重新设计的仿真基础设施。

AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。

Vidu Q3 上线「参考生」功能，解决 AI 视频生成结果不可控问题。其画面参考范围扩大，特效、音效提升显著，还优化特定场景，接入企业级能力，让 AI 视频从创意验证走向实际生产。

谷歌Deep Think横扫亚欧多语种竞赛，成绩亮眼。虽评测数据来自内部，未公开细节且是区域赛，但它定位为‘人类智力倍增器’，其驱动的Aletheia已产出论文，解决4个未解问题，在多领域展现潜力。

在大模型工程化需求下，AMD 联手 GPU MODE 发起 2026 线上黑客松：AMD E2E Model Speedrun 全球挑战赛，豪掷 110 万美元。大赛分预选赛和决赛，各设丰厚奖励，目前预选赛已进入倒计时。

前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。