条条电路通罗马：大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在（在新窗口打开）
长期以来，机制可解释性（mechanistic interpretability）领域有一个几乎从未被明说、却被视为理所当然的前提：模型对于同一种任务的能力或表现，背后对应着一条唯一的、或近乎唯一的内部「电路」（circuit）。该领域的研究者们之所以要做「电路发现」（circuit discovery），是为了要把这些「特定的」电路找出来。
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DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍（在新窗口打开）
近期，DeepSeek发布DSpark让大模型推理效率再次成为行业焦点。
登顶权威榜单！无界动力发布全球首个「长时序双向物理因果链」隐空间世界模型 MWA™（在新窗口打开）
当前，物理 AI 正面临着关于泛化能力的普遍质疑。当模型缺乏对真实物理规律的深度认知、难以跨越复杂多变的开放场景时，如何让机器人真正理解物理世界并精准规划决策，已成为具身智能破局的关键。
AI当老板，快给10家公司干破产了…（在新窗口打开）
AI当「老板」，快给10家公司干破产了……
给Transformer变个形，LLM竟能变得更聪明（在新窗口打开）
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。
教程：如何用Hermes+Milvus，搭建GEO Pipeline，提升产品的AI引用率（在新窗口打开）
最近，有很多朋友来请教我们一个问题，GEO到底要怎么做，才能让生成的内容质量更高。
AI助手不该只等人提问：清华团队两项新研究，探索理解用户与适时互动（在新窗口打开）
如今，大模型越来越擅长回答问题了，但当 AI 不再只停留在聊天窗口，而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时，问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来，也未必希望助手随时插话。更理想的助手，应该能在现场真正理解人，在用户需要的时候出现，在不合适的时候保持安静。
全球首个：隐空间世界模型，打通长时序双向物理因果链了！（在新窗口打开）
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。
百亿真实数据，首个面向AI Infra的运维智能体评测基准正式开源（在新窗口打开）
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以 GPU 为核心的 AI 基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028 年全球 AI 基础设施累计总投资将达 2.9 万亿美元。
GPT-5.6 偷偷灰度？有人在 Codex 里提前用上了（在新窗口打开）
你以为自己在用GPT-5.5，但OpenAI可能已经在后台，悄悄把你的底层模型换成了更先进的GPT-5.6 Sol。
OMG多模态人形机器人运动生成框架：一句话、一段音乐即可操纵机器人完成全身动作（在新窗口打开）
现阶段大多数人形机器人的运动控制还局限于 “有参考才能动” 的被动跟踪模式。
Nvidia都在点赞的LoopWM世界模型，竟然来自一家中国初创FaceMind？（在新窗口打开）
在世界模型这条路上，行业一直卡在一个几乎无解的矛盾里：想要更真实的长程模拟，就必须给模型更深的计算；可一旦把模型做得更深，部署成本、参数规模和误差累积又会迅速抬头。结果就是，大家都知道世界模型要 “想得更久”，却很难让它在现实系统里 “算得起、跑得稳”。
Nature: AI医生MIRA首次“全流程上岗”（在新窗口打开）
2026年6月17日，Nature 刊登了一项里程碑式的研究，来自海德堡大学医院的研究团队开发了一个名为MIRA（Medical Intelligence for Reasoning and Action） 的自主医疗AI智能体。
不再只是「会走路的双臂平台」：OpenHLM解放人形机器人的全身移动操作能力（在新窗口打开）
人类在日常生活中协调全身来完成移动操作任务：打开垃圾桶时会踩下踏板，从低处拿东西时需要下蹲，推车时需要同步协调手臂抓握和腿部移动。对试图复刻人类能力的人形机器人来说，身体不应只是「手臂 + 移动平台」，而应是一个能协调手、腰、腿、脚共同完成任务的运动整体。
英伟达年度「最危险」论文！AI自繁衍代码，无限刷级进化（在新窗口打开）
年度最危险论文发了！英伟达打破20年封印，让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启，2028年ASI降临真不是玩笑。
拆解梁文锋署名的DSpark，看懂这10个点就够了！（在新窗口打开）
Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲到最上层的在线自适应调度。DeepSeek这套方案真正的精髓在于系统工程和模型协同设计。
ICML 2026 Oral｜大模型的能力从哪些训练数据来？北大&智源提出「机理数据归因」（在新窗口打开）
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
长链路手机AI训练总崩盘？vivo全新半在线RL，仅15k轨迹稳定收敛（在新窗口打开）
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
从第一性原理看机器人AI：为什么它比大模型更难？（在新窗口打开）
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
陶哲轩参赛，在这项极其严格的数学测试中，人类表现优于AI（在新窗口打开）
就在外界惊呼“AI快要接管纯数学研究”之际，一场限制条件极其严格、并由30位数学家以匿名方式进行评审的数学测试，却揭开了AI数学能力的另一面：AI不仅会幻觉、会跳步骤，甚至还把数学家论文里的关键论证几乎原样照搬，却忘了注明引用。
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