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刚刚，DeepSeek V4 进行了一次更新。新推出了投机解码（Speculative Decoding）框架 DSpark，并同步开源了支撑该版本的全栈推测性解码框架 DeepSpec。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 并非全新架构模型，而是在 DeepSeek-V4-Pro 基础上引入了推测性解码模块。此次更新的重点在于工程落地，而非模型能力本身的迭代。
Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI能否真正产生价值？组织因素的权重是个人的两倍。 也就是说，你AI用得不好，三分之二的锅得公司背。 这个反直觉洞察，出自微软一年一度的《Wor
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
这就是最近网上热传热议，然后老黄黄仁勋给AI新趋势画的新重点：Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.（现在根本没有人写Prompt了，新时代的核心工作是编写和管理loop。）
刚刚，翁荔（Lilian Weng）的博客 Lil'Log 终于更新了！要知道，自从她联合创立了 Thinking Machines Lab 之后，她那让许多人受益良多的博客就鲜少更新了——距离她上一次更新，已经过去了 13 个月。
图灵奖得主杨立昆提出的JEPA世界模型理论，终于在敏捷无人机机载高频控制场景完成工程落地了。
过去十年，推荐系统最核心的动作可以概括成一个字：找。
过去一年，Mobile/Phone-use Agent在各类评测榜单上进展很快。
和 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 沟通，很多时候就像站在许愿池边，对着池子里的王八扔硬币，嘴里念念有词，关键它还真给你兑现愿望。
今年2月，英伟达公开了一条内部AI工作流。
机器人已经学会看见世界，也开始学会摸到世界。但对于真实接触操作而言，仅仅感知当前状态远远不够，机器人还需要预测物理世界接下来会如何变化。擦拭、插接、拧紧，这些人类几乎凭感觉就能完成的动作，对机器人来说却并非易事：接触力度会变化，物体位置会偏移，反馈慢一步，就可能打滑、卡住或丢失。
太硬核了！全球首个搭载AI大脑的防爆机器人，正式接管加油站。自主定位、拧盖、提枪、注油，全套动作行云流水，24小时无休作业，具身智能终于在高危场景一战封神。
给定一段普通单目视频，FreeOrbit4D 可沿任意指定相机轨迹「重拍」整个动态场景，包括影视级的「子弹时间」环绕镜头。
UBC 和 Weathon Software 的研究提出，图像的美学对齐正在削弱艺术表达。
扩散模型又被玩出新花样了。
写代码、跑实验、改项目、迭代方案，现在的AI智能体样样都能搞定。
被一道数学竞赛题卡住很久时，高手往往能准确地判断：现在缺的是一个技术细节，还是整个思路从一开始就走错了？
DeNovoSWE是一个用于训练代码智能体从零生成完整仓库的数据集，包含4818个真实任务实例。它通过结构化文档和严格验证机制，帮助智能体掌握复杂系统构建能力，而不仅仅是修复代码。这为代码智能体迈向更高阶的软件工程任务提供了关键支持。
当 AI 智能体（Agent）从实验室走向真实应用，我们面对的安全问题也正在发生变化。
UBC 和 Weathon Software 的研究提出，图像的美学对齐正在削弱艺术表达。
近日，国际能源研究机构AixEnergy发布《Market Outlook》报告，提出一个值得关注的判断：AI基础设施首先是一项能源决策，其次才是一项技术决策。报告认为，决定未来全球AI版图的关键因素，正从芯片、模型和算法，转向稳定、低成本且能够快速接入的能源系统。海湾国家凭借廉价电力迅速崛起，美国受制于电网瓶颈，中国则依托新能源和产业链优势加速布局，东南亚正试图成为新的算力高地。
一个模型能模拟7种环境。
最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
当初，Anthropic推出extended thinking的时候，把它包装成「让用户看到思考过程」的透明标杆。现在真相是：你看到的只是他们允许你看到的部分。那些被加密、被压缩、被锁在全局密钥里的内容，藏着什么？
6 月 11 日凌晨，小米 MiMo 团队公开了一个叫 MiMo Code 的项目，定位是终端编程 Agent，MIT 协议开源。官方宣传重点有三处，14 天 5 人团队投入的“vibe coding”开发叙事、Claude Code 之上的 SWE-Bench Pro 跑分。以及“无限上下文”的记忆架构。
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
大家好，我是最近疯狂研究短剧的袋鼠帝 最近的AI漫剧发展的是真快啊，各种爽文小说改编的AI漫剧播放量甚至已经超过了某些电影和电视剧。
近日清华大学于IEEE TPAMI发表论文，探讨了真机强化学习的安全性保障问题，提出了一套「安全探索均衡」新型机制，揭示了安全探索的理论最大边界，并攻克了其收敛性证明难题。
大模型推理能力越来越强，但答案对了，思考过程就一定好吗？
依赖于有限机器人数据和大量人类数据，也能让 VLA 模型更稳健吗？