本文基于研究者的系统性综述，围绕“AI Scientist（AI科学家）”这一新的概念展开，核心线索是研究者的六阶段方法论与三阶段演进轨迹；您如果正搭建一个可验证、可协作、可扩展的研究自动化体系，这篇综述更像一张总路线图而非空洞口号，有不少思路可以借鉴。
Sasha Rush 在分享开头就提到，Cursor Composer 在他们的内部 benchmark 上的表现几乎与最好的 Frontier 模型（前沿模型）持平，并且优于去年夏天发布的所有模型。它的表现明显好于最好的开源模型，以及那些被标榜为"快速"的模型。
面对“AI是否陷入泡沫”的热议，美国知名对冲基金Coatue深度研究了过去400年间30余次典型泡沫案例，从中提炼出共性特征，并据此发布了年度AI重磅报告。Coatue将这一框架应用于当前AI领域，得出的结论是:AI正处于早期“替代/普及”阶段，远未到达泡沫顶点。
最近看到了一篇文章，这个作者干了一个非常有趣的事。
当AI不再对着文字死记硬背，而是学会在视频里对人类世界进行超感知，这套全新范式会不会撬开AGI的大门？
近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
“我们希望推动一个开源的体系，从科学研究到工业研发，再到人类命运共同体。”
从智能手表到TWS耳机，从扫地机器人到AR眼镜，越来越多搭载AI功能的小型设备开始要求本地推理能力。它们不需要千亿参数的大模型，但必须低功耗、实时响应、隐私安全。这催生了一个被长期忽视却至关重要的需求：高性能、小体积、低延迟的嵌入式存储。
想下线？没那么容易！聊天机器人用情感操控让你愤怒、好奇。为了增加互动时长，AI正在变得和人类一样。
这周一，一张神秘海报在科技圈引发热议。
