在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
特朗普正式签署「创世纪计划」，打响AI版「曼哈顿计划」！核心任务由美国能源部挂帅，集结举国超算资源与联邦数据，誓打造「美国科学与安全平台」。剑指核聚变、芯片、生物技术等六大命门，勒令9个月内构建AI科研闭环。
刚刚，Claude Opus 4.5问世，主打编码、Agent与computer use。Opus 4.5在前端开发、视觉能力上显著提升，更擅长使用电脑。在深度研究、PPT制作与电子表格处理等日常任务方面的表现也全面升级。
新的资金和算力基础设施将加速 Luma AI 通往多模态 AGI 的路径 —— 即能够模拟现实并在物理世界中帮助人类的 AI。
真·乘胜追击。
作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
局势，变了。
陶哲轩携手Gemini，十分钟破解数学难题！
AI 浪潮席卷全球，但算力功耗的 “电费焦虑” 也随之而来。传统冯・诺依曼架构下，数据在 CPU 和内存间 “疲于奔命”，消耗了大量能量。
