AI两天爆肝12年研究，精准吊打人类！多大、哈佛MIT等17家机构联手放大招，基于GPT-4.1和o3-mini，筛选文献提取数据，效率飙3000倍重塑AI科研工作流。
凌晨三点的 AI 实验室，键盘敲击声在空荡的房间回响。屏幕上，博士生小王、小李、小赵正疯狂调整模型参数，只为在 NeurIPS 截稿前将准确率从 98.2% 刷到 98.5%。
在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库（Relational DataBase, RDB）场景中，基础模型的探索仍处于早期阶段。
研究多智能体必读指南。Anthropic 发布了他们如何使用多个 Claude AI 智能体构建多智能体研究系统的精彩解释。
研究人员发现，大语言模型的遗忘并非简单的信息删除，而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具，区分了可逆遗忘和不可逆遗忘，揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除，而非行为的抑制。
扩散建模+自回归，打通文本生成任督二脉！这一次，来自康奈尔、CMU等机构的研究者，提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼：「自回归危险了。」
近段时间，关于 AI 自我演进/进化这一话题的研究和讨论开始变得愈渐密集。
仅用不到1200行代码，实现最小化且完全可读的vLLM！DeepSeek研究员俞星凯搞了个开源项目引得大伙拍手叫绝。项目名为Nano-vLLM（纳米级-vLLM），有三大特点：快速离线推理：推理速度可与vLLM相媲美
为了推动该领域加速健康发展，由上海交通大学、上海 AI 实验室、牛津大学、普林斯顿大学、Meta 等十个机构联合推出的 MASLab，带来首个统一、全面、研究友好的大模型多智能体系统代码库：
昨天，谷歌DeepMind与谷歌研究团队正式推出交互式气象平台Weather Lab，用于共享人工智能天气模型。在热带气旋路径预测方面，谷歌这次的新模型刷新SOTA，是首个在性能上明确超越主流物理模型的AI预测模型。
