AI生成论文泛滥成灾，arXiv平台看不下去了—— 紧急升级审核机制，用自动化工具来检测AI生成内容。 Nature最新发现，原来每年竟然都有2%的论文会因为AI使用被拒？！ 比如像，bioRxiv和medRxiv每天都要拒绝十多篇公式化AI手稿，每个月就高达7000多份。
谷歌开源Gemma 3 270M闪亮登场！只需几分钟即可完成微调，指令遵循和文本结构化能力更是惊艳，性能超越Qwen 2.5同级模型。
短短两个月前，我们还在感叹 31 家 AI 小团队的高效表现，当时团队平均规模仅 20 人，人均创造收入高达 279 万美元（参见《细数 31 家 AI 应用小团队，平均 20 人、人均创收 279 万美元》）。
和马斯克一起创业的人到现在已经离开了四分之一。 2023 年 7 月 12 日，马斯克和其余 11 位联合创始人宣布成立了 xAI，带着「理解宇宙」的使命强势进军 AI 行业。
我们越来越接近AGI——至少看起来是这样。时间表从50年压缩到5年，更有大佬预测2026、2028年。可与此同时，AI在ARC测试的得分却是0%，在人类基本能力上依然像个新手。我们是不是太早以为，它已经准备好了？
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
量子计算领域新里程碑，刷新世界纪录！ 潘建伟团队利用AI技术，在60毫秒内成功构建多达2024个原子的无缺陷二维和三维原子阵列，刷新了中性原子体系无缺陷原子阵列规模的世界纪录。
8月6日，谷歌正式发布编程智能体Jules，摘掉了「测试版」标签。Jules具备异步执行能力，依托Gemini2.5Pro模型，可独立修复Bug、更新代码并深度集成GitHub，大幅提升开发效率。
近半年，Agentic AI 创新步伐明显加快。更强的自主决策、更丰富的多模态融合，以及与外部系统的深度协作，正推动产品加速落地与商业化。
在复杂的城市场景中，HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态（如红圈中标注的货车），还能对当前场景进行深度理解和问答（如准确识别出 “星巴克” 并描述路况）。
