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从"单芯作战"迈向"系统集成"：产业变革背景与两大关键技术
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业正从‘单芯作战’迈向‘系统集成’。文章介绍Chiplet和SoW技术内涵、优势，对比二者差异，还提及中国‘软件定义晶上系统’技术路线及产业发展现状。
图像编辑新神器：英伟达用拍电影思维解决图像编辑与世界模拟一致性难题
AI图像编辑物理一致性难题待解，现有方法易产生违反物理定律的漂移编辑。英伟达和多伦多大学提出ChronoEdit框架，将图像编辑视为拍微型电影，借助视频生成模型的时间连续性知识解决问题，在实验中表现卓越。
MeshCoder：以大语言模型驱动，从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战，传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder，将三维输入翻译成结构化代码，有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能，也指出局限并展望未来。
世纪反转：“安卓爹”谷歌成 iPhone“大脑供应商”？曝苹果每年掏70亿换定制Gemini，明年上线新Siri
彭博社报道苹果将与谷歌合作，每年付约10亿美元获定制Gemini用于升级Siri，计划明年春季推出。谷歌模型参数远超苹果现有模型，能让Siri功能更强大，且运行在苹果私有云。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认，因缺电、缺机房空间，大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼，也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配，算力企业也在调整策略。
GraphRAG圈新秀：文档级RAKG
随着大模型能力增强，知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架，将RAG评估机制引入知识图谱构建，实现文档级自动化构建与评估，多指标表现优异。
Cursor 2.0 来了！自研模型 Composer1，更禅的界面，多代理并行，Browser调试更强大
Cursor 2.0 发布，有诸多升级。它有自研编码模型 Composer1，速度快且适合 Agent 模式；界面更清爽禅意；支持多代理并行，能提升编码效率；浏览器可嵌入编辑器，沙盒终端在 macOS 正式发布等。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。