给AI出的测试题，为什么AI自己批自己能拿满分
你有没有想过一个很怪的问题：如果让一个学生自己出卷子、自己做题、自己打分，这场考试还有意义吗？这正是现在AI圈子里悄悄发生的事情。大模型写代码越来越厉害，很多公司开始让AI自己给自己写的代码配套测试，用来验证代码对不对。听起来挺美好，一个闭环系统，AI写代码，AI写测试，AI自己验证自己。但问题是，验证这个测...
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炒菜机器人“接管”后厨，也有力所不逮
上限在哪里？
川菜馆遍地开花，为什么难出全国连锁？
全国化的掣肘在哪里？
斯坦福的研究，红海的珊瑚，与一个中国模型
2026 年 9 月 4 日，又一年柏林国际消费电子展 IFA 大会开幕，会展中心的创新舞台座无虚席。IFA 2026 的开幕主题演讲题目是《个人 AI 时代：想象力的未来》，主讲人是 AMD 高级副总裁、计算与图形事业部总经理 Jack Huynh。作为消费电子圈每年最重要的场合之一，台下所有人都在等 AMD 拿出年度最重磅的内容。Huynh 的前半段...
斯坦福的研究，红海的珊瑚，与一个中国模型
2026 年 9 月 4 日，又一年柏林国际消费电子展 IFA 大会开幕，会展中心的创新舞台座无虚席。 IFA 2026 的开幕主题演讲题目是《个人 AI 时代：想象力的未来》，主讲人是 AMD 高级副总裁、计算与图形事业部总经理 Jack Huynh。 作为消费电子圈每年最重要的场合之一，台下所有人都在等 AMD 拿出年度最重磅的内容。Huynh 的前半段演讲照例讲硬件：新一代 Ryzen AI Max PRO 处理器，AMD 历经多年打磨、专为个人 AI 设计的笔记本「Sundance」。 到演示环节，他话锋一转：「如果说，用一句 prompt 就创造一整个世界呢？」 他双手托着笔记本，屏幕上没有播放键，镜头平稳地向前推进，穿过中国小镇的街巷，又走上欧洲乡村的小路，光影随着视角移动自然变化，世界一路向前铺展，仿佛没有尽头。 这不是一段提前渲染好的视频，而是一个正在实时生成、可以交互的三维世界。 过去一段时间，这类能力更多出现在实验室和论文演示里，能以这么高的完成度，出现在消费电子展的主舞台上，还是行业第一次。 演示结束时，Huynh 对着话筒说了句：「This is the future of Personal AI。」 很多人不知道的是，驱动这个演示的世界模型 LingBot-World 2.0，正来自蚂蚁集团旗下的具身智能团队灵波科技（Robbyant）。 三个月后回看，那场演示只是一个开始。从高校实验室到芯片厂商的开发套件，从独立开发者的工具到垂直行业的工作流，LingBot（灵波）系列模型正在进入全球具身智能的技术底层，成为很多团队创新的起点，甚至还进入了红海珊瑚礁的研究现场。 01 成为学术研究的参考基准 能被 AMD 选上舞台，不是运气。在此之前，灵波已经在全球具身智能的学术圈成了一把隐形标尺。 世界模型赛道有个公认的难题：物体恒存。简单说就是镜头离开一个物
医疗AI诊断：为什么很难成为一门独立生意？
医疗AI应用现状、政策与商业卡点、以及破局思考
PRISM：通过隐式随机调制促进大型语言模型的采样多样性
arXiv：2610.32101v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）会表现出模式坍缩现象，即其输出分布集中于熟悉的语义模式。当多样性消失时，反复采样便沦为语义上的重复，而非新的发现，导致那些罕见但更优的解决方案难以浮现，从而使模型的自我进化与持续学习难以维持。大多数应对措施仅在推理阶段发挥作用，通过调整采样结果来实现多样性，却并未将多样性真正内化为模型的一项能力。我们提出了 PRISM，一种在训练阶段就将多样性内化的框架。PRISM 结合了：(i) 子模性策展机制，为每个提示配以多样且正确的多教师解；以及 (ii) 随机嵌入调制，将特殊标记的扰动转化为 impl
云端的大型语言模型：关于架构、编排与推理的探讨
arXiv：2610.33475v1 发布类型：新 摘要：基础大型语言模型（LLM）在云数据中心的广泛部署，标志着从无状态深度学习向分布式、内存密集型生成式工作负载的根本性范式转变。然而，在严格的服务水平目标（SLO）下为海量基础模型提供服务，会暴露出关键的物理与系统瓶颈。这些挑战包括持续存在的高带宽存储器（HBM）墙、计算密集型预填充与内存带宽受限的解码之间的运行不对称、键值（KV）缓存的爆炸式增长、代价高昂的无服务器冷启动，以及硬件可靠性方面的漏洞。现有的文献综述仍局限于各层次的孤立视角，未能将底层加速器的虚拟化与集群……