美国麻省理工学院李巨团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了一篇研究论文，展示了一种多模态机器人平台CRESt（Copilot for Real-world Experimental Scientists），通过将多模态模型（融合文本知识、化学成分以及微观结构信息）驱动的材料设计与高通量自动化实验相结合，大幅提升催化剂的研发速度和质量。
这世上有太多 AI benchmark 了，但没有一个 benchmark 能让你心跳加速。 直到近日，AlphaArena 出现了。 这是由初创团队 NOF1 推出的一个「AI 炒币实盘竞技场」，现在已开放全网围观：竞技场地址：https://nof1.ai/
“很多模型在模拟器里完美运行，但一到现实就彻底失灵。” 在最新一次线上对谈中，Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出了当前机器人研究的最大痛点。
给全球六大LLM各发1万美金，丢进同一真实市场实盘厮杀，会发生什么？这场大战从18日开始，截止目前，DeepSeek V3.1盈利超3500美元，Grok 4实力次之。不堪一提的是，Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
每隔一阵子，总有人宣告“RAG已死”：上下文越来越长、端到端多模态模型越来越强，好像不再需要检索与证据拼装。但真正落地到复杂文档与可溯源场景，你会发现死掉的只是“只切文本的旧RAG”。
在 iPhone 上部署端侧 AI 模型，成了互联网的新显学。在 iPhone 上体验端侧模型，门槛其实不算高。打开 App Store，搜索 PocketPal AI，下载安装。如果不习惯英文界面，可以在设置 (Setting) 里找到语言 (Language) 选项，切换成中文。
在 LLM 领域，扩大强化学习算力规模正在成为一个关键的研究范式。但要想弄清楚 RL 的 Scaling Law 具体是什么样子，还有几个关键问题悬而未决：如何 scale？scale 什么是有价值的？RL 真的能如预期般 scale 吗？
我们又距离《Her》的世界更进一步。10 月 15 日，Sam Altman 在 X 上的一条推文炸了。 他的大意是：以前为了保护心理健康，ChatGPT 被我们限制得太严了……接下来，我们会放宽这些限制，让它更像人，更有个性。
利用人类皮肤细胞也能造出 AI 处理器？一家名为 FinalSpark 的瑞士公司，认为生物计算是 AI 的下一次进化飞跃。该公司开发了一款生物处理器，这些处理器利用人体神经元来代替传统的硅基芯片，使用由人类皮肤细胞培育出的类脑器官作为计算单元。
麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。
