用 Claude Code 写代码的人都熟悉一个场景：Claude 每执行一个命令、每改一个文件，都要你点一次“同意”。Anthropic 的数据显示，用户 93% 的操作都会批准。也就是说，这个“安全审批”环节，绝大多数时候只是一个条件反射。
ICLR'26新研究CPiRi打破时序预测僵局：用冻结底座提取时序特征，轻量模块专注学习通道间真实关系，不靠位置编码「背答案」。测试中通道乱序性能零波动，仅用25%数据即可泛化至全网络，真正实现鲁棒与精准双赢。
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，暴露其缺乏真实认知，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
在大模型后训练阶段，监督微调（SFT）和强化学习（RL）是两根不可或缺的支柱。SFT 利用高质量的离线（Off-policy）数据快速注入知识，但受限于静态数据分布，泛化能力往往容易触及天花板并带来灾难性遗忘；RL 则允许模型在探索中不断自我迭代，产生与当前策略同分布（On-policy）的数据，上限极高，但往往伴随着训练极度不稳定、计算资源消耗巨大的痛点。
一家企业花了七周时间部署 AI：第 1 周精准回答行业分析问题，团队欢呼；第 3 周反复回答相同的错误结论，因为它“忘了”上周的修正；第 5 周在董事会汇报中引用了已被否定的数据，造成决策偏差；第 7 周项目暂停，“AI 不可信”成为共识。问题不在于 AI 不够聪明，而在于它每次醒来都是一张白纸。
3月以来，港股AI股票又开始猛涨了。
马斯克最新豪言震动硅谷：芯片自己造，数据中心要上天，目标直指人类星际文明。很多人第一反应是「又在吹牛」，但红杉合伙人Shaun Maguire却反手押注：xAI会赢。
又一位华为天才少年加入具身智能创业战场。
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审、图表代码等碎片数据连接成动态知识图谱。模型可直接学习引用关系、修改轨迹与审稿互动，让AI更好辅助科研写作、修订与预测，为下一代科研智能体奠定统一数据基础。
Yotta Data Services Pvt. 作为运营印度最大规模英伟达公司人工智能处理器集群的数据中心运营商，正寻求以约 40 亿美元估值进行新一轮融资，同时准备提交首次公开募股的招股说明书草案。
