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将科研脏活累活真·丢给AI！上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch，它由动态结构化知识流驱动，有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先，能让科研更高效，标志科研智能体迈向新阶段，还为未来系统奠定基础。
从技术狂欢到企业落地，智能编程的全球破局战
智能编程是AI应用增长快的赛道，正从代码补全迈向AI自主开发。国内模型能力提升，阿里Qwen3 - Coder超越部分闭源模型。阿里云通过多策略破局，其产品助力企业落地，但仍面临适配、安全等挑战。
AI原生产品不等于全部功能AI化，保留传统功能让用户体验更完整 | 对话小卡健康
AI健康管理赛道竞争激烈，产品各有差异。量子位智库访谈小卡健康产品负责人李雅，探讨AI如何赋能、产品功能拓展、数据指标关注、智能设备联动、开发问题及运营推广等，展示其差异化策略和发展思考。
加速近5倍！北大与字节团队提出BranchGRPO，用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐
北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法，通过在扩散反演中引入分叉与剪枝，解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异，迭代时间最高近 5 倍加速。
2 亿美元 ARR，AI 语音赛道最会赚钱的公司，ElevenLabs 如何做到快速增长？
AI音频独角兽ElevenLabs估值66亿美元，从“小公司”成长为独角兽。其CEO回顾创业历程，分享心得，如结合研发与产品、融资绑定产品动态、靠三点优势不被OpenAI取代等，还谈及人才、融资、业务等方面策略。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
CEO 上阵写代码，公司从被传濒临倒闭到千亿估值，最大功臣是Claude？
Airtable创始人兼CEO Howie Liu分享公司发展。Airtable曾被传濒临倒闭，后年收入达数亿美元。他亲自参与编程，围绕AI重组公司，还介绍推动团队用AI、岗位转型及公司转型AI的策略，强调打破角色壁垒。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
甲小姐对话黄伟：一边“找死”，一边活下去 | 甲子光年
云知声创始人黄伟创业13年、筹备上市5年，其经历反映中国AI企业生存真相。他分享云知声上市波折、战略选择、应对竞争策略等，如在‘等死’与‘找死’间抉择，认为市场分散利于创业公司，AI 2.0竞争更激烈。