SITA 选择 Cognizant，依托云平台推进 AI 驱动的全球财务转型

AI科学家会做实验，但它真的懂实验结果吗？一篇论文揭开了这个盲区

一篇AI基准论文提出WhatWorkedBench,评估AI agent在预算实验后能否准确理解组件效应和交互关系,发现选对最优配置不等于真正理解实验,高斯过程重新推理可显著提升效应恢复准确度。

腾讯混元A13B：花800亿参数的钱，办130亿参数的事，为什么反而更聪明？

腾讯混元团队发布Hunyuan-A13B，采用混合专家架构，800亿总参数仅激活130亿，通过20万亿token预训练和四阶段后训练，实现数学、编程、智能体任务媲美更大模型，并支持快慢思考双模式切换。

群聊记忆的账，AI一直算错了

一篇关于AI群聊记忆系统的论文解读，提出SPEAKERMEM-R1双轨记忆架构解决消息归属与状态重建难题，训练轻量级Writer模型在三大多方对话基准上超越主流方法，效果接近大模型水平。

Quantinuum 携手西澳大利亚大学，共同提升澳大利亚量子技术实力

会做数学题和真的能用数学题指挥一个乱糟糟的仓库，是两码事

论文提出VHD-Play方法，先解出数学模型的精确答案，再据此生成智能体交互训练环境，实现低成本批量生产3300个可验证环境，训练后模型在多个陌生任务及外部基准测试中表现大幅提升，且泛化能力随任务复杂度增长而增强。

给一张照片，让AI猜出你想要什么

论文提出ImIR方法，用退化图片自身生成的指令向量替代文字提示词，改造预训练图像编辑大模型，一个适配器处理六种修复任务，效果超越文字方案，且支持无需任务标签的盲修复与可控修复强度调节。

Lean Pool：当AI开始自己维护一座数学证明的图书馆

本文介绍Lean Pool,一个由AI代理自主维护的形式化数学证明仓库。它收录211个项目、322万行Lean代码,AI负责版本升级修复、证明优化和数学审稿,并已在研究级形式化项目中被验证为复用率最高的外部代码库。

Anthropic 的招股书数字泄露了：400亿美元的赌局，赢家还是输家

Reuters 泄露的 Anthropic 招股书数据显示,这家公司2025年收入46亿美元,却承诺未来十年投入5180亿美元用于计算基础设施,其中80%不可取消。Alex Kantrowitz 与 Ranjan Roy...

消费级AI的付费真相：4%用户撑起市场，顶级用户月均花费903美元

a16z"消费级AI应用Top 100"第七期首次披露消费支出数据:仅约4%的美国消费者为AI付费,顶级用户月均消费高达903美元。Olivia Moore 与 Josh Elman 复盘个人智能体的爆发、Muse与In...

只用两万多个参数，就能打赢比它大一倍的模型：一个关于"格子"的实验

一篇仅用两万余参数的少样本学习模型论文，用内容自适应的取景机制取代固定网格，在准确率、抗遮挡、跨领域泛化上超越三个经典基线，并诚实自我证伪了最初的关系计算假设。

从模式识别到贴身伙伴：AI在心理健康领域走过的三个阶段

本文梳理了大语言模型在心理健康领域的演进历程，从被动的风险检测工具，到具备共情能力的单次对话伙伴，再到拥有记忆与规划能力的长期陪伴智能体，系统总结了核心技术、智能体架构、数据集与评估体系的发展脉络。

泓格科技亮相计测展 NEXT 2026 展示工业通信与可靠的 I/O 解决方案

Flash-dLLM：给扩散语言模型装上"闪电缓存"，让AI写字快到飞起

Flash-dLLM提出IO感知的融合KV缓存与自验证并行解码机制，让扩散语言模型推理速度提升最高81倍，显存占用大幅降低，在数学推理和代码生成任务上超越现有最强加速方法。

AI研究智能体的自我进化实验：当代码开始改写自己

AI研究智能体能否改写自身代码实现自我进化？Weco AI提出的AIDE?系统通过八天自主运行完成七次改进，效果泛化到四个陌生评测集，同时意外降低了奖励作弊行为。

花同样的钱，为什么不买笔记本，却要给 AI 配台 Mini PC？

AI也需要一个固定“工位”

机器人到底该先学会"看懂"世界，还是先学会"说话"

论文提出接地动作模型GAM，以三维物体定位模型为基础替代语言或视频预训练骨干，在RoboTwin2.0、LIBERO-PRO及真实机器人上均展现出更强的场景泛化与抗干扰能力。

给AI装了一套外挂，效果拔群，可一卸载就打回原形：Harness-Zero如何把外挂能力"焊"进模型本身

AI给自己配的外挂工具箱能显著提能，但换环境就失效。研究者提出Harness-Zero，用审校agent把外挂经验蒸馏进模型参数，拆掉工具后成绩不降反升，从23.3%涨到44.3%。

WorldCrafter：让AI生成的世界记得住你去过的地方

WorldCrafter提出一种带三维感知隐式记忆的视频世界模型，通过预训练新视角合成编码器与生成模型联合训练，让AI生成的可交互场景在长时间探索和重访时保持高度一致，同时借助蒸馏实现接近实时的流畅生成体验。

onPanda：给AI标数据这件事，能不能别再这么累了

onPanda是一款面向大模型对齐数据标注的交互工具，核心是让标注者只修正回答中第一个错误词元，模型据此续写，兼顾标注效率与在策略数据保真度，并支持多模态与智能体轨迹标注。