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。
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。
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。
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。
CMU×Meta 联手，姚班李忆唐最新论文成果。
扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
我们拥有全世界最好的实时数据来源，这些都是极为重要的资产，而其他人只有数字资料。
他是站在诺奖得主身侧的MIT天之骄子，用一篇完美契合时代痛点的AI论文愚弄了国会与顶级期刊，却最终败给了跨学科的常识。这不仅是一场关于数据造假的惊天丑闻，更是一次对学术圈盲目追逐风口、迷信权威与跨界盲区的残酷祛魅。当才华被野心吞噬，他编织的谎言虽然构建了一个严丝合缝的「完美世界」，却在现实的审视下瞬间化为泡影。
科幻作家刘慈欣在小说《超新星纪元》中描述了一个令人难忘的场景——几个十几岁的孩子被带到一个小山环绕的地方，他们的面前是一条单轨铁路，上面停着十一列载货火车，每列车有二十节车皮。这些车首尾相接成一个巨大的弧形，根本看不到尽头。这些车中，其中一列装的是味精，另外十列装的是盐。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
