为了打破英伟达的算力垄断，谷歌正在扶持云服务商Fluidstack分发自研TPU芯片，目前该公司正洽谈一轮7亿美元的巨额融资。最有意思的是，本轮融资的潜在领投方，竟是被OpenAI「扫地出门」的天才研究员阿申布伦纳。在这场算力豪赌中，谷歌的野心、前OpenAI核心成员的复仇与资本的狂热正交织在一起。
该公司年度经常性收入不到1000万美元。据TechCrunch援引知情人士报道，美国AI合成研究创企Aaru已完成由红点创投领投的A轮融资，公司名义估值（公司对外公布用于宣传的估值）达到10亿美元（约合人民币70.7亿元）。
在AI的浪潮下，学术研究正在被商业机构加速「量产化」，包装成明码标价的「入学筹码」。这不仅稀释了学术研究的含金量，挤占了学术资源，也可能导致学术通胀、学历贬值与更深层的信任危机。
近日，由趣丸科技与北京大学软件工程国家工程研究中心共同发表的《Detecting Emotional Dynamic Trajectories: An Evaluation Framework for Emotional Support in Language Models（检测情感动态轨迹：大语言模型情感支持的评估框架）》论文，获 AAAI 2026 录用。
12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。
关于如何避免让大语言模型产生幻觉，一直以来的相关研究都非常多。
本科毕业于北大工学院，早期研究聚焦于自动驾驶；博士后期间在卡内基梅隆大学，利用强化学习解决核聚变反应堆控制问题。陈佳玉的科研生涯，始终围绕着复杂系统的智能控制展开。
密歇根州立大学物理学家Stephen Hsu刚刚在《Physics Letters B》上发表了一篇量子物理论文，核心思想由GPT-5从零提出，这可能是第一篇主要想法来自AI的理论物理研究论文。作者本人也在社交媒体上确认了这一点：
走上了堪称是“最佳 AI 转型路径”之后，他也在读研期间和合作者针对 AI 记忆开展了一项研究，借此发明出一种名为 LightMem（轻量记忆）的技术。在 LongMemEval 和 LoCoMo 这两个专门用于考察 AI 长期记忆能力的基准测试上，LightMem 回答问题的准确率全面超越之前的冠军模型，最高提升了 7% 以上，在某些数据集上甚至提升了将近 30%。
两项关于大模型新架构的研究一口气在NeurIPS 2025上发布，通过“测试时训练”机制，能在推理阶段将上下文窗口扩展至200万token。两项新成果分别是：Titans：兼具RNN速度和Transformer性能的全新架构；MIRAS：Titans背后的核心理论框架。
