AI自己讲明白论文，还能生成更美观的幻灯片。加州大学圣塔芭芭拉（UCSB）与圣克鲁兹（UCSC）的研究者提出EvoPresent，一个能够自我进化的学术演讲智能体框架，让AI不仅能“讲清楚论文”，还能“讲得好看”。
近期，我们独家观察到，国内两家科技巨头——阿里巴巴和字节跳动——旗下的AI助手通义千问（Qwen）和豆包（Doubao），同时开始内测“记忆功能”。此举被广泛视为对标行业领头羊OpenAI的ChatGPT，标志着国产AI助手正从“即时问答工具”向“长期私人助理”的角色加速演进。
他们决定，把liblib升级到2.0，有新的品牌，有新的logo，有新的界面，有新的功能。liblib，国内最著名的模型开源社区，也是国内之前最大SD生态开源社区没有之一。但是这些东西都不重要。
马斯克的xAI也入局世界模型了！据《金融时报》（FT）报道，为了增加这场“世界模型大混战”的赢面，今年夏天，xAI已经从英伟达挖来了多名资深研究员来助阵。另一边，在悄然下场世界模型后，马斯克几天前又在𝕏上再次重申了去年定下的那个“小目标”——
InfLLM-V2是一种可高效处理长文本的稀疏注意力模型，仅需少量长文本数据即可训练，且性能接近传统稠密模型。通过动态切换短长文本处理模式，显著提升长上下文任务的效率与质量。从短到长低成本「无缝切换」，预填充与解码双阶段加速，释放长上下文的真正生产力。
吴恩达又出新课了，这次的主题是—Agentic AI。 在新课中，吴恩达将Agentic工作流的开发沉淀为四大核心设计模式：反思、工具、规划与协作，并首次强调评估与误差分析才是智能体开发的决定性能力：
David Fajgenbaum，这位多次被命运击倒却又以勇气与智慧改写人生的医生，用科学、信念与不屈，将自己的奇迹求生化为拯救他人的毕生使命。他创立的Every Cure，借助AI在7500万种药物与疾病的可能组合中挖掘生命曙光，让无数罕见病与绝症患者重燃希望。
这是《窄播Weekly》的第68期，本期我们关注的商业动态是：OpenAI在今年的DevDay上更清晰地向我们展示了如何构建一个AI时代的超级系统。就像OpenAI的CEO山姆·奥特曼在一档播客节目中所说，ChatGPT上线之后经历了两个关键的「惊喜」时刻，
工业AI生成式设计软件与方案供应商「设序科技」近日完成数千万元Pre B轮融资，投资方为涌铧投资和广发信德，星涵资本担任长期财务顾问。过去一年，公司已连续完成三轮融资，累计金额超亿元。融资资金将用于研发投入和市场推广，包括海外市场推广。
硅谷顶尖风投a16z近日发布AI应用支出报告，揭开了初创公司资金的真正去向。
3D 生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。
国庆假期Sora 2的横空出世那叫一个吸睛，尤其是客串（Cameo）功能，直接把Sora拉到了“AI版抖音”的高度。
最近看到一个有趣的现象：很多人对AI生成的内容有一种本能的抗拒，觉得AI正在"污染"互联网，到处都是没有灵魂的机器文字。
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
在这一背景下，清华大学与生数科技（Shengshu AI）团队围绕桥类生成模型与音频超分任务展开系统研究，先后在语音领域顶级会议ICASSP 2025和机器学习顶级会议NeurIPS 2025发表了两项连续成果：
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。
Gemini 3.0更近了！网友爆料称，谷歌下一代旗舰模型将在10月22日发布。一些拿到内测资格的开发者，放出了最全面的demo，Gemini 3.0能做到一次性直出网页、游戏、原创音乐等。前端开发，再也不需要人类。
在量子位智库的观察中，AI知识助手remio正在尝试这一方向。remio主打无感和自动化，致力于变成记忆和用户同频的第二大脑。主打能够在用户无感知的情况下，实时、自动化地采集用户所需管理的信息，为用户创造更加轻松顺畅的使用体验。
国际奥赛又一块金牌，被AI夺下了！在国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT-5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手，在理论和数据分析测试中，拿下了最高分。在理论考试上，Gemini 2.5 Pro总体得分85.6%，GPT-5总体得分84.2%；
这不是科幻，这是 Anything 正在发生的真实故事。这家刚刚完成 1100 万美元融资、估值达到 1 亿美元的创业公司，在上线两周内就实现了 200 万美元的年度经常性收入。更让人震惊的是，他们的用户已经开始用这个平台做出真正赚钱的生意。我深入研究了这家公司后，发现他们不只是又一个 AI 编程工具，而是在彻底改变软件开发的游戏规则。
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表？AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image，已经能生成媲美摄影大片的自然图像，却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错，要么逻辑混乱、数据错误，要么就是标签错位。
图片来源：David AI Labs David AI Labs 这家初创公司通过出售音频数据集来帮助训练人工智能模型，近期在新一轮融资中从投资者处筹集了 5000 万美元——这表明为 AI 开发提供
如果你觉得离谱，那说明你还没有受骗，但架不住有人已经被骗了。BBC 的一则报道里，就真的有人被骗到：两位游客满心期待地奔赴秘鲁安第斯山中的「圣胡曼塔伊峡谷」，花了 160 美元车费，长途跋涉，来到了偏远山区地带，然后发现——
任少卿的头发很有辨识度，浓密、微卷，刘海盖住额头。走进会议室，第一次见他的人把他当成了实习生，知道身份后调侃说，只有在 AI 创业公司才能看到这么年轻的技术 leader。
本来这个国庆我真的想好好休息一下，但是放假之前写完那篇假期产品推荐之后，微信里就一直有人问我，能不能写一篇豆包的P图玩法教程。。。 一是不知道怎么用，二是不知道怎么写提示词来处理图片。 正好抖音上豆包
既然后训练这么重要，那么作为初学者，应该掌握哪些知识？大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》，可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随； 监督微调（SFT） 基本原理，包括数据集构建与损失函数设计；
风雨飘摇中的Meta，于昨天发布了一篇重量级论文，提出了一种被称作「早期经验」（Early Experience）的全新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供了一种新思路。
当大语言模型生成海量数据时，数据存储的难题也随之而来。对此，华盛顿大学（UW）SyFI实验室的研究者们提出了一个创新的解决方案：LLMc，即利用大型语言模型自身进行无损文本压缩的引擎。
那个拒绝了小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神，还是加入Meta了。OpenAI前CTO Mira Murati创业公司Thinking Machines Lab证实，联创、首席架构师Andrew Tulloch已经离职去了Meta。
