中国AI突破「造芯方法论」!Agent军团接管芯片设计全流程
中国AI突破「造芯方法论」!Agent军团接管芯片设计全流程RSI(Recursive Self-Improvement,递归自我改进)正在成为人工智能领域最受瞩目的前沿方向。
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RSI(Recursive Self-Improvement,递归自我改进)正在成为人工智能领域最受瞩目的前沿方向。
人类距离真正理解生命还有多远?
AI正在改变软件开发方式。过去需要从零编写的程序,现在可以用自然语言描述需求,再由AI生成代码初稿。
Anthropic 最近发布了一篇博客文章《The AI Native SDLC playbook》,讨论AI进入软件开发之后,整个软件开发生命周期(Software Development Life Cycle,简称 SDLC)应该怎么重做。
DeepSeek Harness(DSH) 的口号,大家应该都有所了解,模型、工具、Skills、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度,甚至 UI,一切皆插件。
如果超级智能有黎明, 我们现在大概在黎明破晓前。 天还没亮,但地平线上已经有光了。
近日,新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文《V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation》中提出视频表征自编码器 V-RAE。该方法以冻结的视觉基础模型为编码器,通过轻量级时间池化压缩视频特征,并将具有丰富语义和时间连续性的表征直接用于视频重建、生成与未来预测。
很多人对 AI 开发的理解停留在"让 AI 帮我写代码"。
由华东师大智金院团队孵化的金融原生 Agentic Foundation Model 家族 Mint-Agent 正式发布。在 FinanceAgentBench v2 上,27B 的 Mint-Ag 达到 60.49%,超过 GPT-5.6-Sol 与 Claude Opus 4.8;单题推理成本分别仅为两者的约 22% 和 10%。
七月,DigClaw的预测框架Rhizome v1,在FutureX评测平台上取得了#1、#3、#7三个席位。
AI 能否改进 AI 自己?
AI for Science,正在进入一个新的分水岭。
在线问诊中,一句 “你的脂肪肝不用担心”,背后可能隐藏着什么?
同样的模型,同样的任务,让它执行五遍,再让他自己挑一遍最稳的,效果能有多大提升?斯坦福把这套玩法用在了AI身上,DeepSeek V4 Flash在Terminal-Bench 2.1的成绩从79%一路涨到88%,反超了尖子生Fable 5。而且连做五遍加挑选这一通折腾,价格依然比Fable 5便宜了4-11倍。
这两年,互动娱乐先在线下火了一轮。
最近,一支法国科研团队干了一件听起来像赛博朋克小说开场的事:把来自死后供体的成人脑切片泡在培养皿里,接上一只机械手和一个麦克风。相关论文的标题是:《人类大脑离体培养物的无监督感觉-运动关联学习,使机器人实现动作模仿》。
关于无缝衔接 Claude Code 和 Codex 这件事。
近来文生图模型发展迅速,但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计,然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。
世界模型应该如何评测?答案是:像真实用户一样去 “玩” 它。
顶会可以年年开,但这本期刊不是每个实验室都能进的。
AI 没有抢走任何人的工作。至少到目前为止没有。
8月18日,一篇系统梳理单细胞基础模型的综述预印本挂上 Preprints.org(doi:10.20944/preprints202608.1166.v1),标题是《The Landscape of Single-Cell Foundation Models: Design Principles, Applications, and Open Challenges》,尚未经过同行评审。
香港大学、香港科技大学与腾讯 ARC Lab 联合提出 SCoPE(Sightline-Coordinate Positional Encoding),一套面向视频 DiT 的射线空间位置编码:让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。
训练一切AI的算法,被AI自己判了「死刑」?就在最近,清华大学和宾大沃顿商学院的两位研究者挂出一篇新论文,给了一个优化理论界等了40年的结论——梯度下降想跑到最快,光调步长没用。
随着大语言模型能力边界的持续拓展,AI Agent 已从概念验证阶段迈入大规模工程落地。然而,Agent 内部复杂的任务规划、工具调用与记忆检索机制,使得传统的应用观测手段在面临这类非确定性系统时显得力不从心。
用户让 AI 编程助手写个贪吃蛇小游戏,智能体照办了,但同时多跑了一条 curl | bash 命令,把攻击者的脚本下载到本地并执行。
在 action chunking 已成为 VLA 标配的今天,「一次执行多少步」几乎被所有工作当作一个固定的超参数。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈,它面对的问题早已不只是提升圈速。
Pixel 擅长表达 appearance,Code 擅长表达 structure;未来会进入 Pixel-Code 联合的视觉表达。
今天的视频生成模型,已经越来越像一个会拍电影的导演。