两位哈佛学者通过研究6200万份简历和近2亿条招聘职位数据，揭示了AI对就业带来的真实、残酷的冲击：它不是无差别地针对所有人，而是在大量“吞噬”初级岗位，让那些刚刚踏入社会的年轻人，面临着空前陡峭、狭窄的职业起跑线。与此同时，为数众多的普通院校毕业生群体受到的冲击更为显著。
在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
扩散模型本该只是复制机器，却一次次画出「六指人像」甚至是陌生场景。最新研究发现，AI的「创造力」其实是架构里的副作用。有学者大胆推测人类的灵感或许也是如此。当灵感成了固定公式，人类和AI的差别还有多少？
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”。
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”——
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：
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”。
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。
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。
