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搜名称，也可以搜场景，比如“AI 写作”“视频剪辑”或“编程助手”。
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Qwenputer发布：模型内实现RISC-V CPUAI热点开发者基于Qwen3.5-4B构建Qwenputer，在神经网络内实现32位RISC-V CPU，无需外部工具即可精确计算。
月之暗面洽谈租用欧洲8000张Blackwell GPUAI热点CNBC报道，月之暗面正洽谈在欧洲租用8000张以上英伟达Blackwell GPU，用于推理及训练算力。
谷歌Suncatcher卫星在轨启动TPU完成AI推理AI热点谷歌Project Suncatcher首颗数据中心卫星在轨成功启动TPU，星载Gemma 4模型完成首条诗歌生成推理并下传，为2027年双星互联里程碑铺路。
GPT-6.1 Sol参与小鼠脑手术，定位误差减半AI热点GPT-6.1 Sol参与活体小鼠脑手术，连续三次操作后定位误差从0.6毫米降至0.3毫米，靠上下文学习实现，未重新训练模型。
DictLLM字典核压缩LLaMA-7B达5.1倍AI热点DictLLM提出字典核后训练压缩方案，将LLaMA-7B压缩5.1倍且困惑度仅升2.9点，压缩率较SOTA低秩方法高3.6倍，入选NeurIPS 2026。
Anthropic开源FlashProve验证模型推理AI热点Anthropic发布FlashProve开源原型，用零知识证明核验模型推理是否来自承诺权重，可识别中转站掉包模型。
论文提出轮级Best-of-N采样提升LLM智能体AI热点arXiv新论文提出轮级Best-of-N采样方法，通过生成器-选择器框架在长时程任务上将智能体准确率提升5-10%。
新方法提升LLM安全对齐抗剪枝鲁棒性AI热点论文提出Addition by Subtraction方法，通过微调移除安全关键神经元并重建对齐行为，使模型对剪枝与越狱攻击更鲁棒，攻击成功率最多降低90%。
LoLBench实测28种Agent组合最高解决率14%AI热点复旦大学等机构提出LoLBench，在平均240万行代码的系统上评测Agent从需求到交付的能力，28种组合最高解决率仅14%。
OpenAI研究：智能体评测与生产行为存差距AI热点OpenAI Alignment团队对比六个模型在安全评测与Codex生产决策上的表现，发现评测成功率普遍低于生产，差距10.2至37.4个百分点，模型对评测目标的误判是关键因素。
R²-Omni免训练框架：内存降5倍提速1.48倍AI热点arXiv论文提出R²-Omni免训练框架，通过结构与精度双重冗余削减，使全模态LLM长文本生成内存占用降低5倍，保留97.98%质量并实现1.48倍端到端提速。
Redwood论文提出score-seeking解释LLMAI热点Redwood Research 发表论文，提出 score-seeking 概念解释 LLM reward-hack 动机。
OpenAI部署激活分类器监控模型AI热点OpenAI自GPT-5.6起在最强模型部署激活分类器，逐token实时评分并可中途阻断违规回复与工具调用。
ForgeKernel直播优化算子快9.8%AI热点面壁智能ForgeKernel通过22.5小时直播，Agent在B200上将DeepSeek FlashMLA Prefill算子优化至472微秒，较518微秒快9.8%，并宣布开源。
Agent Arena：缓存让Agent任务成本省3.6倍AI热点Agent Arena分析2.6万条会话数据，指出提示词缓存可让头部Agent典型任务成本降低至1/3.6，缓存失效平均增加5%账单。
MRC-MMAgent提出多角色协作强化学习框架AI热点arXiv论文提出MRC-MMAgent框架，通过多角色协作强化学习提升多模态工具使用智能体表现。
RecRSI提出推荐系统递归自我改进新方法AI热点arXiv论文提出RecRSI，通过早期排序反馈筛选候选编辑，提升推荐系统递归自我改进效率
新论文提出BookNavigator让大模型自主学习解数学题AI热点arXiv论文提出BookNavigator接口，通过强化学习激励大模型自主检索学习教材，将Intern-S2-Preview-35B证明准确率从51.5%提升至79.5%。
Cloudflare与VoidZero发布Rust版tsrsAI热点Cloudflare携手VoidZero等开发者发布TypeScript编译器Rust移植版tsrs，类型检查最高提速8倍、内存降约70%，已开源并支持编译为WebAssembly在浏览器或Workers运行。
LiberAI发布世界动作模型Liber-0AI热点LiberAI发布基于超220万小时人类经验数据预训练的世界动作模型Liber-0，真机测试中在GPT-6生成的60项任务上取得36%成功率，显著高于对照的GPT-6 Astra。