当AI能「看」见实验室的细节，能「听」见研究员的每一次反应，能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时，AI将通过人类的双手，直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。
扩散式语言模型（Diffusion Language Model, DLM）虽近期受关注，但社区长期受限于（1）缺乏易用开发框架与（2）高昂训练成本，导致多数 DLM 难以在合理预算下复现，初学者也难以真正理解其训练与生成机制。
ChatGPT发布距今已近36个月，面对OpenAI的领先，哈萨比斯带领谷歌AI全面反攻，通过新发布的Gemini 3强势回归。Gemini 3在LM Arena等多个模型榜单登顶，表现优于GPT-5及其他模型，上演了一场完美逆袭。
Gemini 3一日霸榜数学、物理两个顶级基准测试！与此同时，陶哲轩用Gemini DeepThink十分钟便搞定了一道埃尔德什难题。
前 OpenAI 联合创始人、特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 也一样。他在前几天发推，说自己「开始养成用 LLM 阅读一切的习惯」。Karpathy 在周六用氛围编程做了个新的项目，让四个最新的大模型组成一个 LLM 议会，给他做智囊团。
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
Meta 用一段文本构建可探索的 3D 世界。 这就是 Meta 最新公布的一项突破性研究 WorldGen：只需一段文本提示就能生成真正可导航、可交互、可以走进去探索的完整 3D 世界。
首个拿下国际物理奥林匹克竞赛IPhO 2025理论考试金牌的开源模型，出自国产。上海人工智能实验室团队推出新模型家族，代号P1。在IPhO 2025理论考试中，P1-235B-A22B取得21.2/30分，成为首个达到该金牌线的开源模型，仅次于Gemini-2.5-Pro与GPT-5。
导语 AI做短视频早已普及，但用AI生成精品短剧却门槛极高：一个2-3分钟的成片需要3-5天制作，调用七八种AI工具，每种工具都需要创作者几十小时的学习时间，还需要依赖创作者自身强大的叙事技巧和美术功
专注推理任务的 Large Reasoning Models 在数学基准上不断取得突破，但也带来了一个重要问题：越想越长、越长越错。本文解读由 JHU、UNC Charlotte 等机构团队的最新工作
