AI博士就业市场呈现两极分化：顶尖人才获百万年薪，但多数普通博士面临困境。他们因论文成果不足、研究方向非热门、缺乏人脉推荐、与企业需求脱节等因素，在求职中屡屡碰壁。学术评审混乱、论文内卷、产学脱节及对行业快速迭代的焦虑，进一步加剧了普通AI博士的就业压力。
最近，X 博主 anandmaj 在一个月内复刻 Genie 3 的核心思想，开发出了 TinyWorlds，一个仅 300 万参数的世界模型，能够实时生成可玩的像素风格环境，包括 Pong、Sonic、Zelda 和 Doom。
Transformer作者Llion Jones带着自己的初创公司Sakana AI，又来搞事情了。（doge）最新推出的开源框架——ShinkaEvolve，可以让LLM在自己写代码优化自己的同时，还能同时兼顾效率，be like为进化计算装上一个“加速引擎”。
GPT-5正改写科学发现的规则！一篇重磅论文揭秘，「量子版NP难题」竟被GPT-5在30分钟之内攻克了，然而这要耗费人类1-2周的时间。照这种速度发展下去，AI离完成「诺奖级」突破真的不远了。
我用ChatGPT越来越少了，即使他有记忆的情况下，我还是非常非常的不喜欢GPT-5。 因为在很多话题的质量上，现在跟Gemini 2.5 Pro相比，几乎就是一坨。 但是作为一个自媒体博主，为了有时
我想聊个反向操作：咱们普通人，如何用有限的资源，轻松驯服一个 AI 模型，让它变成我们专属的垂直领域小能手？主角，就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B，它不仅全面领先同规格模型，甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
据多位知情人士透露，xAI不仅突然裁员，更有多位创始团队核心成员和关键高管相继离职。甚至，上任xAI的首席财务官CFO只干了3个月，选择离职走人。这场「离职潮」的背后，据称源于对公司发展方向的严重分歧、对马斯克不稳定管理风格的失望，以及对能否真正追赶上OpenAI等竞争对手的日益增长的悲观情绪。
几个月前，影石创新正式登陆科创板，成为 A 股“智能影像第一股”；近日，发布了旗下首款 AI 录音全向麦克风 Wave，“进入”拥挤的会议转录赛道。Wave 定位为“办公场景的声音枢纽”，在声音收录环节做了内外双重优化。
来自上海交通大学计算机学院、西蒙菲莎大学、清华大学、中国人民大学的合作团队，带来基于树形框架的智能表格问答系统（ST-Raptor），其不仅能精准捕捉表格中的复杂布局，还能自动生成表格操作指令，并一步步执行这些操作流程，最终准确回答用户提出的问题 —— 就像给 Excel 装上了一个会思考的 “AI 大脑”。
在一场视觉算法挑战中，一组参赛团队将道路识别模型部署至在轨卫星，完成了从图像采集、模型推理到结构化结果回传的全过程。 图像未落地，模型也并未运行在地面，所有计算任务均在轨道上完成，最终仅回传识别结果。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局（包括车道线和 3D 框），就可以生成逼真的图像和点云视频。
最新案例显示，由三位前OpenAI 员工于五月创立的 Applied Compute 公司，在完成上一轮估值 1 亿美元的融资仅三个月后，正以 5 亿美元估值洽谈新一轮融资。
OpenAI被曝在用户不知情下，强制将GPT-4、GPT-5等模型路由至两款低算力敏感模型「gpt-5-chat-safety」与「gpt-5-a-t-mini」，导致回复被过滤或替换，引发用户对选择权和付费权益的质疑。该现象已在社交媒体广泛验证。
「橙果视界」成立于2024年5月，是一家AI营销公司，支撑“洞察-策略-内容-运营”全链路智能协同。公司产品包括DataG、PhotoG、VoyaAI，提供从精准洞察、创意内容、社媒营销到全球化增长的AI整合营销解决方案
当所有人还在为参数内卷时，智能体真正的决胜点已经转向了速度与成本。浪潮信息用两款AI服务器直接给出了答案：一个将token生成速度干到10毫秒以内，一个把每百万token成本打到1元时代。
结合RLHF+RLVR，8B小模型就能超越GPT-4o、媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦新作来了。他们提出了一个结合RLHF和RLVR优点的方法，RLMT（Reinforcement Learning with Model-rewarded Thinking，基于模型奖励思维的强化学习）。
近日Synthesize Bio宣布完成1000万美元种子轮融资，以加速生成基因组学模型的开发。Synthesize Bio已推出GEM-1，这是一个专为生成基因组学设计的基础模型，其基于迄今为止最完善的RNA测序数据集进行训练，使用者通过描述实验设计，就能获得接近真实实验的模拟数据。
AI 行业很多人相信，我们正在或已经进入所谓的「AI 下半场」。在这一轮 AI 的浪潮中，硬件的竞争早已不再是单纯的算力比拼，而是一场围绕软件、开发者与生态的「护城河」之战。当国产 AI 生态的转型成为科技领域的时代呼声，华为昇腾及其异构计算架构 CANN 正站在了这场变革的聚光灯下。
AI健康管理赛道竞争如火如荼，面向生活场景中的健康管理产品层出不穷，产品定位、界面设计、功能排布以及商业模式和盈利模式各有区别。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
CoT思维链的下一步是什么？ DeepMind提出帧链CoF（chain-of-frames）。
去年九月，中国香港动画公司 ManyMany Creations Limited 的几位年轻主创立下了一个几乎「逆天」的目标—— 拍一部真正的剧情短片，至少十五分钟长，而且每个镜头都必须由 AI 生成。
GPT-5，你这家伙！ 究竟还有什么事是我不知道的？ 在一篇最新论文中，研究人员让它挑战了5个尚未解决的优化猜想。 结果它居然解出了其中3个！
AI下半场，AGI已成过去式，ASI正引领新智能革命！OpenAI推出的GDPval评估体系，通过真实工作任务审视大模型潜力，揭示AI如何从实验室走向3万亿经济战场，助力人类从日常琐事中解放，拥抱创造性未来。
Anthropic、OpenAI等大厂，正计划每年投入10亿美元，教会AI像人类一样工作。他们不仅为AI提供强化学习环境（RL environment，简称gym），还让AI「偷师」各领域专家。OpenAI高管预言，未来「整个经济」，将在某种程度上变成一台「RL机器」。
嗨大家好！我是阿真！ 今天尝试最近很火的国内首个音乐创作智能体Tunee，通过对话就能创作音乐，我愿称之为更适合中国宝宝体质的音乐Agent。
最近的报道指出，OpenAI 的 o3 模型已经在 Linux 内核中发现了一个零日漏洞；而本文的 KNighter 更进一步，通过自动生成静态分析检查器，把模型的洞察沉淀为工程可用、用户可见的逻辑规则，实现了规模化的软件漏铜、缺陷挖掘。
不少读者朋友给我留言，说能不能聊聊AI抢工作这件事。 这其实也反应了一种普遍的焦虑情绪，即大家隐约感觉AI会对工作造成冲击。 但它具体是怎么把一个办公室白领的饭碗给干掉的，很多人并没有真实的体感。
一个月前，我们曾报道过清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦似乎加入 Thinking Machines Lab 的消息。有些爆料认为她在休假一年后，会离开普林斯顿，全职加入 Thinking Machines Lab。
老天奶，奥特曼对GPT的谈论，都跨越好几代来到GPT-8了！最近他在一档节目上，和量子计算奠基人戴维・多伊奇（David Deutsch）展开对话，针对两人存在分歧的“AI能否发展为具备意识的超级智能”议题，奥特曼搬出GPT-8来试图说服多伊奇：
