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2026年5月28日，Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。
大语言模型在代码生成上的能力不断增强，但在复杂算法题，尤其是竞赛编程场景中，仍然容易因为算法选择错误、边界条件遗漏、复杂度判断失误或隐藏测试覆盖不足而失败。Solvita是一款面向竞赛编程的智能体框架，通过四个角色（Planner、Solver、Oracle、Hacker）形成闭环系统，并利用可训练的图结构知识网络积累经验。
Broadcom 周一表示，将在一项扩展协议中为 Apple 提供定制芯片，该协议将持续至 2031 年。两家公司已签署一项新的多年期协议，博通将开发定制 ASIC 芯片，即专用集成电路（application-specific integrated circuit）。
一篇发表于 2015 年的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》被授予 Seoul Test of Time Award（时间检验奖）。这篇由国际知名 AI4S 科学家、Mila 终身教授、百奥几何公司创始人唐建博士领衔
这几天，我们把一群平均年龄只有 19 岁的人召集到一起。几天之后，我们意识到，这可能是一次提前到来的未来。他们来自不同地方，有人做模型、做 agent、做机器人，有人做硬件、做开发者工具，有人还在上学，有人则已经在真实产品里承担核心工作。这里面有一批人已经站在今天 AI 最前沿的地方，参与过很多人正在使用、讨论、追赶的基座模型。
就我们所知，顾煜贤已经正式加入了 DeepSeek。顾煜贤还曾获得 2025 年度苹果博士奖学金以及蚂蚁 In-Tech 奖学金。个人主页显示，顾煜贤在清华大学交互式人工智能课题组（Conversational AI, CoAI）学习，师从黄民烈教授。
刚刚，The Information爆出：Anthropic已启动自研AI芯片的早期工作，并与三星电子讨论潜在的代工合作。据知情人士称，考虑中的选项包括三星的2nm制程和先进封装。
刚刚，纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同，AdaJEPA能够在与环境交互中，基于测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA），实时调整世界模型的编码器和预测器参数，从而实现持续学习。
具身智能正在进入数据 scaling 时代。Vision-Language-Action（VLA）模型让机器人可以从大规模示教数据（demonstrations）中学习更通用的操作策略。但对机器人 VLA 训练来说，数据并不总是越多越好：低质量数据可能会拖累模型性能，而每一条 demonstration 都意味着昂贵的人力采集、机器人运行，以及云端存储和训练成本。
最近硅谷最火的岗位，非FDE莫属。FDE全称“Forward Deployment Engineer”，可以直接翻译成“前线部署工程师”。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。