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第 1 张，共 5 张：Claude 封号的理由多了一个：虐待 AI
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独家｜前DeepMap 创始人吴夏青离职英伟达创业，瞄准机器人数据方向（在新窗口打开）
硅谷「华人地图第一人」入局具身数据赛道。
智源：ArXiv CLI重磅开源！2亿+开放论文，即将化身科研智能体的技能包（在新窗口打开）
DeepXiv 是专为智能体设计的科技文献基础设施，把论文搜索、渐进式阅读、热点追踪和深度调研变成可调用、可编排、可自动化的能力。
武大文科教授硬核跨界AI：半年项目量猛涨4000%，重构AI图表生产力（在新窗口打开）
AI生成图表，难道只能靠碰运气？ 把一份Excel表格丢给大模型，然后对着一张配色诡异、甚至连坐标轴都标注错误的不可编辑图片，你开始陷入沉思。 在这个万物皆可AIGC的时代，最大的谎言就是“把一切交给AI就够了”。 大多数AI图表工具，本质上都是“盲盒机”：人类被动接受结果，错了只能重来。而这绝非人机协作的终点。 为什么AI做不好图表？ 本质原因在于，数据表达是一个门槛极高的专业领域。 AIGC的出现看似降低了门槛，但数据表达对科学性和准确性是“零容忍”的。AI幻觉导致的计算错误或逻辑错位，使得其生成的图表可用性极低。 为了解决这一行业痛点，武汉大学王琼教授团队亮出了他们的方案：爱图表（Ait
马斯克死磕奥特曼：赔款我不要，但他必须离开OpenAI董事会（在新窗口打开）
马斯克连赔偿款都不要了，现在状告OpenAI只有一个核心诉求： 把奥特曼从OpenAI非营利母公司董事会除名。
一场全面入侵，字节被逼急了（在新窗口打开）
AI 购物是下一代消费的核心入口？ 许多人还未意识到，一场悄无声息的全面“入侵”，正在重构电商行业的“底色”。 2026 年春节后引发行业热议的豆包接入抖音电商功能，终于在 3 月底开启放量内测。区别于此前“AI 导购 + 跳转第三方”的模式，豆包“一句话购物”可在用户提出消费需求后，精准匹配抖音商品卡片，用户点击即可进入商品详情页，全程在豆包 App 内完成下单，无需跳转抖音。 前提是，豆包与抖音需通过账号体系关联：用户绑定抖音账号后，才能在豆包 App 内查询对应订单信息，商品详情、交易系统、售后履约体系则仍由抖音电商承接。 这套模式的核心优势在于，字节以最轻量的方式打通了消费链路，可悄无
两位95后打造“伴身智能”硬件，获商汤国香、奇绩创坛千万元级投资（在新窗口打开）
一枚戒指里的“Token经济学”。 2024年11月，深圳，凌晨三点。腾讯滨海大厦楼下的空气里弥漫着南方特有的潮湿，一场对话已经持续数个小时。 这场谈话的主角是两位95后，Jasper和黄鑫晨（Xander）。当时，他们正站在人生重要的十字路口上——是继续留在各自的职业高光安稳度日，还是放下已有的成绩，踏上一条从未有人走过的路，开始一次创业冒险？ Jasper出自全球顶级人工智能研究机构Mila研究院，是图灵奖得主、全球深度学习三巨头之一约书亚・本吉奥（Yoshua Bengio） 实验室成员。近年来，他一直在做AI for Science相关的研究，在和英特尔、IMC、腾讯、Oura的合作经
OpenClaw作者不想让你知道的3件事：Hermes Agent内置一键迁移命令，把35万Star对手的整套数据直接搬过来（在新窗口打开）
我认真看 Hermes Agent，不是因为它2.9万Star，而是因为那条 hermes claw migrate。一个新框架敢把"把旧用户整套资产搬过来"做成默认入口，这事本身就很说明问题。
独家丨清华00后团队「零次方机器人」获超亿元融资，聚焦可真实落地的具身智能（在新窗口打开）
从高价值商业场景切入，打造“真通用”的具身智能。
黄仁勋刚讲完AI「五层蛋糕」，他们就跑通了！算力、模型、Agent一次打穿（在新窗口打开）
黄仁勋用「五层蛋糕」讲清了AI全栈生态的分层逻辑，易鑫则把它翻译成汽车金融的落地打法：从算力、模型到Agent落地，解决的全是汽车金融最难的活。
全行业的「龙虾热」中，什么是AI Infra下半场的「神之一手」？（在新窗口打开）
我确实对运行 OpenClaw 持相当怀疑的态度。…… 整个生态给人的感觉就像是一个彻底的狂野西部，在安全性上简直是一场噩梦。 —— Andrej Karpathy
大三学生徐为先验证了罗福莉的“暴论”，我们和他聊了聊（在新窗口打开）
2026年，“自进化”这个词被AI行业大拿高频提及。
速递｜毛利超30%，50万用户撑起月入800万美元，Wrtn正在抢占AI角色扮演市场（在新窗口打开）
总部位于首尔的 Wrtn Technologies 表示，该公司通过为韩国和日本的硬核动漫和游戏粉丝运营 AI 故事讲述应用，每月产生超过 800 万美元的收入。Wrtn（发音为"written"）即将以一款名为 OOC（"out of character"的缩写）的类似应用扩展到美国市场，这是龙与地下城角色扮演游戏中的常用术语。
Mac用户可以在oMLX中使用TurboQuant了，搭配Gemma-4-31B，谷歌全家桶实测很能打！（在新窗口打开）
对本地部署玩家，尤其是Mac用户来说，长上下文推理最大的痛点往往不是“模型不够聪明”，而是稍微多用点上下文，统一内存就被撑爆了”，这一点在最近的Gemma-4 31B的部署中尤为明显，在同等上下文的情况，显存占用比Qwen3.5-27B高约一倍不止，直接劝退了不少人。但好消息是，谷歌近期提出的TurboQuant KV缓存量化算法，正是为了解决这个痛点而生。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法（在新窗口打开）
在具身智能领域，可供性（affordance）预测 —— 即让机器人从视觉观测中理解 "在哪里操作"（接触点）与 "如何操作"（动作方向）—— 是实现精细化机器人操作的基础之一。精细操作要求机器人不仅能定位到物体的可交互区域，更要掌握接触后的准确运动方向，例如判断抽屉把手的精确拉动方向完成开合。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？（在新窗口打开）
大模型（LLM）的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统，即基于大模型的推荐系统（LLM4Recsys）的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段，推荐系统的最后一环。
字节 Seed 大模型人才外溢（在新窗口打开）
被动成为新一代 AI 黄埔军校的字节跳动。
不要接盘！七巨头暗套84亿，20万亿AI泡沫濒临崩塌（在新窗口打开）
穆迪最新报告揭示了两条平行宇宙：要么AI让生产率狂飙，失业率降至3.8%；要么泡沫破裂，460万人失去饭碗。Anthropic CEO预警白领消亡，经济学家却说还没到时候。2026年1月创纪录的裁员数据，似乎正在验证前者。
突然袭击！刚刚，Meta超级智能团队首个大模型 Muse Spark 来了（在新窗口打开）
刚刚，Meta 重金组建的超级智能实验室（SML）交卷！这也是年轻华人 Alexandr Wang 带领该团队后，交出的首份成绩。全新自研模型 Muse Spark 上线。
十分钟破解加密货币！谷歌在量子计算领域发现了什么？（在新窗口打开）
第一篇论文（白皮书）由 Google Quantum AI 发表。他们针对逻辑层面的 Shor 算法进行了优化，专门用于破解比特币和以太坊的签名。该算法在针对 256 位椭圆曲线 secp256k1 时，仅需约 1000 个逻辑量子比特即可运行。由于电路深度较低，一台快速的超导量子计算机可以在几分钟内恢复私钥。
DeepSeek深夜更新后自曝：我是V4（？！）（在新窗口打开）
不更是不更，一更就是个大动作，DeepSeek V4可能真的要来了！