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分子之心自主研发的反应性机器学习力场QuantaMind登上《Science Advances》，将十万原子级化学反应的单步模拟耗时从传统方法的约1300万天压缩至0.25秒，并在万原子级体系上稳定模拟了完整的酶催化循环，已应用于酶工程和抗体设计等产业项目。
网友将HHMI Janelia和Google Research发布的果蝇大脑神经图谱MaleCNS接入AI，让虚拟苍蝇玩《超级马里奥64》《反恐精英2》《艾尔登法环》等游戏、在Coinbase炒币、识别日文平假名、参加虚拟MMA格斗，甚至操控多足机器人。
DeepSeek据悉将迎来高瓴创投90后合伙人严文韬出任CFO，同时已聘请中信证券筹备上海科创板IPO，并近期发布了DeepSeek V4.1 Flash模型，资本与产品双线加速推进。
虎牙推出全新AI情感陪伴产品"24:01"，基于自研VAM1.0数字人技术，通过多角色长期关系沉淀与房间、约会、语音、剧情副本等沉浸式玩法，跳出传统直播框架，寻找直播之外的第二增长曲线。
Grok Bot正式推出网页版，用户可直接在Grok页面使用，同时SpaceX AI发布官方教程《Grok Bot 101》，详解其作为拥有云端电脑的Agent如何创建Bot、调度工作流程并取代人类监控环节。
众所周知，现在的大模型基本每隔 35 天左右就会换一轮。
最近一周，我们被一件事惊到了。
最近，越来越多应用层 AI 企业走上了一条相似的路线：用自己积累的专业知识和业务经验，训练自己的模型。
这个正在威尼斯排队准备走红毯，同时斩获了两项AI影像大奖的小伙。
114.26 美元买下一台平板，266.15 美元才拿回删除里面软件的权利，这真是什么离谱操作?
天哪！苹果新系统居然给第三方 AI 留了口子？
让模型自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复代码，这条路线被称为： 递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
Z Potentials独家获悉，亿格云已完成近亿元人民币B+轮融资。本轮由MTR Lab与北极光创投联合投资，航行资本担任独家财务顾问。
AgnesCode在部分芯片上跑出更高性能，免费模型完成专业级交付。
家人们，不知道你们有没有同感，世界模型这个词，最近半年出现的频率高得离谱，但好像身边很少有人用过。
大语言模型智能体正越来越多地进入长期陪伴聊天这类场景 —— 不再答完一个问题就走，而是和用户处成一段长久的关系。
给生成模型引入仿真，补上难以获得的声音感知。
理解生成统一模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在成为多模态模型的重要发展方向。相比传统的理解模型 + 生成模型，UMM 希望在同一个模型中同时完成视觉理解和图像生成，让文本和图像能够在统一上下文中被理解、推理和生成。
豆包手机助手消费者版本正式发布，首款搭载该助手的努比亚 NaviX Ultra 同步开启预约并将于 9 月 16 日开售，新版本围绕交互、任务执行、本地记忆及检索等能力升级，新增独立 AI 键并强化屏幕理解与记忆功能，操作手机能力以 Beta 版继续开放。
谷歌DeepMind被传已实现递归自我改进（RSI），其生成式语言API中出现名为rsi-model-liverl-le的模型，联创Sergey Brin力促Gemini团队全力押注RSI方向，Gemini Flash以每三周迭代一次的节奏加速发布，但相关截图真伪尚未得到第三方验证。
从相机到塔罗再到社交。
最新消息，特朗普对马斯克、Dario Amodei和奥特曼的「减速避险」计划大发雷霆！
前几天，著名外宾AI应用 Genspark 干了一件以前不太像它会干的事。
Astra，每天都有新新闻。昨天攻克 A，今天攻克 B，明天可能要一起解决 CDE……进步之快，让人目不暇接。而就算你目力过人，你可能也看不懂 Astra 在做啥了。
新智元报道 你敢信？ 人没上大学，研究已经接上了「菲尔兹奖得主」的工作了。 就在今天，UCLA数学圈传出了一条让所有人震惊的消息—— 两名高中生Aayush Bathija和Prince Rohatg
图灵奖得主Yann LeCun在ECCV 2026发表Keynote演讲，论证"预测像素"是伪命题，阐述JEPA在抽象表征空间预测世界的机制，并建议研究者放弃生成式模型与大语言模型，转向联合嵌入架构与世界模型以实现人类水平智能。
同一套模型，换一个coding agent运行时，测试得分和实际消耗往往大相径庭。
有了AI，现在的学生，真的是不得了—— 仅仅耗时4天时间，就做出了一个AI短片，然后直接斩获一等奖，拿下30000元！
OpenAI Plus用户的GPT-6 Astra，终于开始陆续到账了。
你有没有想过，企业现在在 AI 上烧的钱，可能已经和云计算持平了，但没有一个人说得清楚这笔钱到底去了哪里？这不是夸张，这是一个每天都在发生的现实。麦肯锡的数据说得很直接：全球只有 39% 的组织能说清楚 AI 投入带来了哪些可量化的业务影响，剩下的 61%，说白了就是在黑暗里烧钱。
