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近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
刚刚，一则消息让已经被 OpenAI 放弃的视频生成模型 Sora，再次回到公众视野。
一道科学问题，AI 可以给出解释，列出步骤，甚至写出分析代码。
程序员面试的时候，终于可以光明正大地打开 AI 了。
大厂林立，独立AI Infra厂商凭何能冲出重围？
修 Bug、操作计算机、规划实验室操作、优化化学反应，甚至研究复杂的免疫系统。
AI 兴盛以来，有许多路线争论，比如是垂类 AI vs 大而全，比如套壳vs模型，也比如 CLI（命令行） vs GUI（图形界面）、
两年前，我原本和于红约好录一期播客聊 AI 投资。那时，她是美团龙珠合伙人，正带领团队 All in AI。
一张 AI 生成的图，可以在美学、提示词对齐和人类偏好指标上拿到高分，画面里却藏着扭曲的肢体、相互穿透的物体，或不合理的物理现象。这些错误，并不总能从现有分数中看出来。
作者借助 GitHub 项目 REA 和 Codex GPT-6 Astra，在没有源代码的情况下迭代复刻 Microsoft Word，核心功能与界面高度还原，显示 AI 正显著降低成熟软件复刻门槛。