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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。
AI 无法触碰硬件，是嵌入式开发的真实痛点，AixProbe 是目前开源社区里第一个系统性地尝试解决这个问题的项目。我做了一个AI远程调试器，名为AixProbe！
硅心科技（aiXcoder）发布了一款专为「代码变更应用」场景设计的高性能、轻量级模型 aiX-apply-4B。基准测试结果显示，在 20 多种主流编程语言及 Markdown 等多类型文件格式的测试中，aiX-apply-4B 的平均准确率达到 93.8%，超越 Qwen3-4B 基座模型 62.6% 的准确度
同行评审体系正在全面革新！面对海量论文，顶级会议ICML 2026推出了复杂的「双轨制」新政，允许有限度地使用AI审稿，并引入「对等原则」防止双标；而新平台aiXiv则激进地拥抱「全自动科研」，由AI写、AI审。
arXiv最新政策禁止直接接收未经同行评审的综述和立场论文，以应对AI生成论文的泛滥，但堵不如疏。多伦多大学、清华、北大等18所国内外顶尖高校联合发布新平台aiXiv，支持AI和人类共同撰写、评审和迭代科研成果，采用多阶段AI同行评审机制，提升效率和质量。
9 月 11 日下午，机器之心联合张江具身智能机器人有限公司共同出品的 2025 Inclusion・外滩大会 「具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」见解论坛在上海隆重举办。在这场围绕具身智能展开的盛会上，多位来自学界和业界的代表分享了他们在具身智能行业发展的经验和看法。
孵化自北京大学软件工程研究所的 aiXcoder 正是基于这两个痛点走出差异化路线。团队自 2013 年就开始将深度学习技术应用于代码生成和代码理解领域，持续发表研究成果，并率先将深度学习模型落地为商业产品。
近日，位于美国加州的Stately Bio宣布完成1200万美元种子轮融资，由AIX Ventures领投，谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean等参投，资金用于拓展其平台技术和推进干细胞疗法开发。
学习并掌握“领域化”知识，才是AI编程在企业成功落地的关键。 AI创业的成功范式，不只局限于大模型。
能源领域与AI结合的关键，在于建立仿真的AI模型。