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今年诺奖成果曾遭质疑无用，但华人团队用它研制了未来芯片的「钥匙」
2025年诺贝尔化学奖成果MOF曾因稳定性差、成本高，实际应用寥寥。如今，海外华人科研团队用其造出纳米级液体芯片，能执行逻辑运算，有记忆效应，成果发表在Science子刊。
备受Meta折磨，LeCun依旧猛发论文！新作：JEPAs不只学特征，还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”，LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”，打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具，经多组实验验证其效果。
可能是目前效果最好的开源生图模型，混元生图3.0来了
腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。
谷歌「最强图像模型」横扫一切！3毛钱P图打懵OpenAI，PS要不存在了
谷歌发布顶级图像模型Gemini 2.5 Flash Image，化身nano - banana在LMArena盲测夺冠。它有四大能力，价格低至每张图不到3毛钱，冲击传统P图工具，虽有小瑕疵但应用前景广。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
1200行代码逆袭！DeepSeek工程师开源轻量级vLLM，吞吐量逼近原版
开源 vLLM 可提升 LLM 推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek 工程师俞星凯开源轻量级 Nano - vLLM，代码仅 1200 行，基准测试中吞吐量逼近原版，项目已在 GitHub 获 200 多 Star。
Sam Altman最新博文！温和的奇点
OpenAI CEO Sam Altman在新博客《The Gentle Singularity》中探讨AI进步远超想象时世界的变化，提及AI将在多方面做贡献，还给出未来几年AI发展预测，指出要解决安全和对齐问题。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
GPT-6数学封神，遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”？OpenAI内部研究员撕开Astra真相：人脑更容易被污染，而AI只看概率
OpenAI推出GPT-6 Astra，接连在埃尔德什单位距离猜想、纳维-斯托克斯方程等多个顶级数学难题上取得突破性进展，引发顶尖数学家对学术伦理与传统研究模式的争议，本文为OpenAI内部研究员的深度对谈编译，拆解AI数学推理的核心逻辑。
InfoQ 2026 年趋势报告：AI 重写工程师角色，但一切仍然关乎人
InfoQ 2026 年趋势报告探讨了 AI 对软件开发的影响，包括重写工程师角色、团队演变等。嘉宾指出 AI 采用应结合风险和业务场景，巩固基础，重新设计审查流程，关注质量和人的因素。