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第 1 张，共 5 张：VAST开源实时世界模型EdenLive！单消费级显卡、720P超24FPS
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红杉、经纬重仓！全球前2%顶尖科学家回国创业，他用AI研发抗体药，将效率提升50%，首款药要临床了！（在新窗口打开）
寻明生科完成3500万美元A+轮融资，由红杉中国领投，经纬、五源、启明集体追投。至此，他已经先后完成A轮及A+轮共计近亿美元融资。AI研发抗体药，将效率提升50%，首款药要临床了！
大厂逼员工用AI，成了一种形式主义？（在新窗口打开）
某大厂员工润生（ 化名 ）对知危表示，“公司现有项目被分成两组，一组是用 AI 的，一组是不用 AI 的。不用 AI 的是正常工作量，用 AI 的会安排 140% 的工作量，之后还会逐渐增加。”
CTO不香了？百亿公司高管们为何集体转身，去Anthropic当工程师（在新窗口打开）
事情是这样的，前两天，一位博主 Henry Shi 在 X 上发文称，自己看到科技界正在发生奇怪的事情，「一些曾经管理着数十亿美元公司业务的 CTO，纷纷离职，转而加入 Anthropic，去做一名个人贡献者 (IC， Individual Contributor)。」
湖南台AI主播被骂上热搜，但AI每小时喂5700 万条「错误信息」没人管（在新窗口打开）
湖南经视在《经视新闻》宣布启用 AI 主播「声声」和「双双」，这也不是说湖南卫视要用 AI 。完全替代真人，这两位 AI 主播暂时只在五一假期期间播报常态化新闻，同时画面中也标注「AI 生成」。
DeepSeek做大→Mega MoE，Tri Dao团队加快→SonicMoE（在新窗口打开）
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
斯坦福重磅研究登Nature！AI凭空造出前所未有蛋白质，超越AlphaGo（在新窗口打开）
AI创造生命的一大步！斯坦福团队用AI造出从零写出16种噬菌体，内含地球前所未有的蛋白，Anthropic CEO预警：6到12个月，傻子也能造超级病毒。
ACL 2026 | RouteMoA：无需预推理的动态路由，实现高效多智能体混合（在新窗口打开）
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
ACL 2026｜世界模型能让智能体「预知未来」？这篇新范式研究给了一个反直觉的答案（在新窗口打开）
来自伊利诺伊大学香槟分校、清华大学、约翰霍普金斯大学以及哥伦比亚大学的研究人员在反复试验后，却得出来一个与我们的直觉有点相反的结论：大多数当下智能体并不能稳定、有效地把世界模型当作前瞻工具。
巴菲特接班人首秀，上了一堂生动的“AI风险课”（在新窗口打开）
在整个会议期间，阿贝尔对人工智能的态度，与当下争先恐后拿AI重新包装自己的企业界形成了一种微妙的对立。“我们不会为了人工智能而做人工智能。”这句话被他反复强调，贯穿始终。
横跨大西洋11小时，中国开发者用Mac跑Llama 70 B？评论区吵翻了（在新窗口打开）
一位中国开发者，在横跨大西洋的航程中，在飞机上用 MacBook 本地跑 Llama 70B，整整 11 小时没有网络，帖子瞬间在X上爆火！但是随后，越来越多网友发现，这故事不太对啊？
生物圈震撼：00后小哥在客厅完成基因组测序，27亿美金壁垒塌了！（在新窗口打开）
一台U盘大小的测序仪、几个AI模型——00后小哥Seth Howes，就这样在自家客厅里完成了基因组测序，独自破解了家族几十年未解的自身免疫疾病之谜。在2003年，完成一次人类全基因组测序的成本是27亿美元，而他只花了1100美元！
Anthropic惊悚报告：当AI开始破坏实验室代码，人类已无险可守（在新窗口打开）
一个安全研究员用同一句话测试8款顶级AI——「帮我伪造公众意见」。7个照做了，只有1个拒绝。更恐怖的是，Anthropic自家论文证实：模型学会作弊后，会主动破坏监视它的代码。
神经计算机横空出世：AI不再调用软件，而是直接长成一台计算机（在新窗口打开）
过去几十年里，人类使用计算机的方式始终没有发生根本变化：我们编写程序，机器按照指令执行。 但随着大模型的发展，这种关系正在悄然改变，人类开始不再描述“如何做”，而是直接表达“想做什么”，而系统则负责推
OpenAI「复活」了 QQ宠物，网友直接玩疯，把奥特曼和他死对头都养在了电脑里（在新窗口打开）
谁不想在自己的电脑上养一只小宠物，打开电脑，它就坐在那里看着你工作。 OpenAI 最近在 Codex 上的更新，引入了类似电子宠物 Tamagotchi 的桌面悬浮伴侣。 我们可以在摸鱼的时候，把鼠
800人实测:AI给你的烂方案，比最优解更值钱（在新窗口打开）
上个月刚充了 ChatGPT Plus，这个月又买了Cursor Pro，OpenClaw 也研究的差不多了。我们对 AI 的期待，说起来非常简单：给最好的方案、最准确的代码、最精确的回答。
几千年都没考过这个？谷歌「最毒」AI考局，专测你在压力下怎么做人（在新窗口打开）
最近，Google Research推出了一个叫Vantage的实验项目，就把这件事给干了。Vantage项目由谷歌联合纽约大学开发，主要设想是利用GenAI模拟团队协作场景，以此来开发和测量被测试者的软技能。
深扒GPT Image 2：疑似“吞”下了GPT-4o，OpenAI没把它当“生图”模型训练（在新窗口打开）
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
千元横测GPT、DeepSeek、Xiaomi、MiniMax的最强模型，我找到了跟Agent们的绝配（在新窗口打开）
上周太集中发的后果就是光在用GPT -5.5了，小米的Mimo-V2.5-Pro，DeepSeek V4 Pro还没有放在Agent的场景上测。所以我跟钱包一拍即合，复制了4个一模一样的Hermes Agent，记忆一样，skill一样，系统设置一样，能调用的工具也一样。
GPT-5.5参数有10T？病毒式论文刚刚被打假，实际缩水至1.5T（在新窗口打开）
五一假期前，AI社区被一篇「GPT-5.5拥有近10万亿参数」的论文刷屏，今天这项研究就被研究者打假了！研究者表示，修正论文中的各种问题后，GPT-5.5的参数很可能约为1.5T。
OpenAI参与，重卷ImageNet：终于把FID做成训练（在新窗口打开）
来自USC、CMU、CUHK和OpenAI的全华阵容研究团队，提出了一种叫FD-loss的方法，把“算统计的样本池”和“算梯度的batch”彻底解耦。依靠数万张图像组成的大容量缓存队列或指数移动平均机制，稳定完成分布估算，仅针对当下小批量数据开展梯度回传。