摩尔线程上半年营收同比增长147%，计划在香港上市
中国人工智能芯片制造商摩尔线程科技表示，公司上半年营收约为2.58亿美元，同比增长147%。同期净亏损172万美元。公司称计划在“适当时机”推进香港上市。自上海首次公开募股以来，其股价已上涨超过420%。
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Skaling：结合 Chinchilla 指数与 Kaplan 耦合模型
该研究提出 Skaling 定律，用于扩展现有的语言模型缩放定律。该方法不再假设模型规模和训练数据对损失的影响彼此独立，而是通过单一交互指数对二者进行联合建模。研究结果显示，在插值和外推场景中，平均绝对百分比误差可降低约 1.5 至 3 倍。结合仅覆盖低计算量区域的稀疏网格策略后，Skaling 还能以约为均匀扫描十分之一的计算量，准确外推完整网格的结果。
Modular TTT：重新思考可组合模块化的测试时训练
Modular TTT将测试时训练（TTT）视为一种在线学习问题，通过内部学习规则更新快速权重。该框架把内部学习器表示为有向无环图，并将快速权重网络、损失函数、学习率、权重衰减和归一化设为明确的设计维度。它可以自动将基本的训练视图和查询视图规则组合成完整的TTT计算，从而系统分析各个组件的作用。研究发现，较小的初始学习率、权重衰减和单层非线性有助于提升性能。更深的快速权重网络和归一化往往会因产生过
优化器就是智能体：以推理驱动搜索提示词、程序和机器学习工作流
ReASearch是一种统一框架，由具备工具使用能力的智能体自主优化提示词、程序和机器学习工作流。智能体自行决定评估哪些方案、如何诊断失败、进行哪些修改，以及何时验证结果或重新开始。借助持久记忆，它能够在长期运行中持续改进搜索策略。在14项不同任务中，该系统的表现与专用优化系统相当，并在大多数情况下超过后者，取得了2%至40%的提升。在部分任务中，它还发现了超过此前人类已知最佳结果的解决方案。研究
面向视频世界模型的可寻址记忆
该研究探讨交互式视频世界模型如何在长时间范围内保存和检索视觉信息。当生成过程超出训练时长范围后，传统键值（KV）缓存中的内容将难以可靠寻址；直接压缩旋转位置编码后的缓存也可能破坏位置信息。研究提出无需重新训练的WorldTrace记忆框架，为每个压缩记忆槽分配一个位于训练分布内的独立虚拟位置。WorldTrace-Field压缩历史信息以保持时间连贯性，WorldTrace-Landmark则在检
研究分析生产环境中 AI 生成 C++ 代码的质量特征
一项大规模企业研究分析了成熟 C++ 代码库中的 352 万次代码变更，并比较了 AI 生成代码与人工编写代码。研究发现，AI 生成代码更容易出现接口和耦合负担、额外的复制与内存分配，以及使用显式循环而非优化标准 API 的情况。这些问题增加了代码审查工作量，并使计算资源消耗上升 5% 至 8%。不过，向模型提供基于分类体系的针对性反馈后，相关静态分析警告减少了 11.1%，计算效率也得到改善。
StreamArena：迈向持续、交互式和长时程的智能体流式视频理解
StreamArena是一项用于评估多模态智能体长期处理连续视频流能力的基准测试。数据集包含243段完整视频，平均时长为88.8分钟，以及3646组经过严格标注的开放式问答。评估内容包括实时感知、历史事件回溯、主动交互和多模态工具使用。结果表明，仅保留最近帧的方法无法找回较早事件；将过去观测转换为文本会丢失视觉证据；反复压缩视觉记忆则难以长期保留细节。研究还提出了StreamMind双层架构，将对
阿维塔副总裁：与华为合作并非长期“必要项”
阿维塔副总裁雍军表示，与华为合作目前是获得先进智能驾驶技术的最优解，但不代表双方未来必须长期绑定。阿维塔一直采用华为乾崑智驾技术，使其感知能力处于行业第一梯队。不过，技术合作伙伴的选择应基于阿维塔自身的品牌需求，企业希望自主选择当时技术最领先的合作方。雍军还表示，希望华为提供公共化的平台、服务和技术，阿维塔在此基础上打造自身差异化产品。如果所有内容都由华为定制，反而不利于品牌保持独立性。阿维塔由长
曝诺奖得主哈萨比斯曾考虑离开 Alphabet
据 Pathfounders 报道，2024 年诺贝尔化学奖得主、原 Google DeepMind CEO 戴米斯·哈萨比斯，曾在 Alphabet 近期人工智能高层调整前考虑离职。据称，他原本计划与 Alphabet 前首席科学家杰夫·迪恩一同离开。Alphabet 担心短期内同时失去两名 AI 业务领袖可能冲击股价。哈萨比斯最终转任 Google DeepMind 董事长，并继续兼任 Alp
Claude Code v2.1.224正式支持跨会话消息传递
Anthropic近日发布Claude Code v2.1.224，新增不同编程会话之间的消息传递功能。开发者可以让多个AI实例交换信息、预警潜在的代码冲突，并将一个会话中解决的问题同步给其他会话。官方列出的应用场景包括协调复杂工作树、移交调查结果、获取长时间运行任务的最新状态，以及在不同设备之间保持回复连续性。该功能主要面向大型项目和并行任务，旨在减少开发者手动同步状态与上下文的工作量。目前用户
当特权指导与状态不匹配：面向多轮智能体的状态匹配路由与情境化自蒸馏
研究人员提出 SMRC-SD，通过更有选择性的特权蒸馏改进多轮智能体。该方法不再在每个回合无条件使用成功参考轨迹提供的指导，而是先检查智能体当前的执行状态是否得到参考轨迹支持。只有状态匹配时才进行蒸馏，并根据智能体实际到达的状态构建教师上下文。使用 Qwen3-1.7B 时，ALFWorld 的任务成功率从 0.746 提升至 0.865，WebShop 从 0.574 提升至 0.693。消融实
面向航拍图像目标导航的不确定性感知世界模型
研究人员提出了 UA-NWM，这是一种用于无人机根据目标图像前往指定位置的高效潜在世界模型。现有方法通常仅依赖一个或少数几个未来状态预测来评估候选轨迹，在具有较大未来状态不确定性的大规模户外环境中存在局限。UA-NWM 将可能的未来表示为不确定性子空间，并把预测与目标之间的差异分解为可由不确定性解释和无法解释的部分。系统仅使用无法解释的残差进行轨迹评分，因此无需生成多个未来样本，也能实现更稳健的路
YOLO-PEFT：YOLO 系列的参数高效微调
YOLO-PEFT 是一个面向 YOLO 及其他实时检测器的结构感知型参数高效微调框架。它根据算子有效性、检测器语义、图接口和部署约束等明确条件规划适配器位置，并在训练前拒绝不合适的配置。在 VOC07+12 评测中，规划器选择的 RS-LoRA 在 YOLO11s 和 YOLO12s 上分别达到 0.7138 和 0.7307 的 mAP50-95，高于全量微调的 0.6428 和 0.6662
SimWAM：面向端到端自动驾驶的简易世界动作模型
SimWAM是一种面向自动驾驶的世界动作模型，仅在训练阶段使用视频生成。该方法联合训练预训练视频专家模型和轻量级动作专家模型，并通过注意力掩码使轨迹预测不依赖未来视频帧。训练完成后可以移除视频分支，从而得到低延迟的独立规划器。研究人员还使用强化学习优化驾驶奖励，使其超越单纯的轨迹模仿。据论文介绍，SimWAM在NAVSIM上达到91.5 PDMS，超过现有基于世界动作模型的规划器，并可零样本迁移至
小米启动2027届全球校园招聘：AI相关岗位需求增长50%
小米已启动2027届全球校园招聘，面向毕业时间为2026年9月1日至2027年8月31日的海内外应届毕业生。公司表示，AI相关岗位需求较上一届增长50%。此次招聘开放17个以上职类，产研类岗位占需求的70%，涵盖软件研发、算法、硬件研发、芯片和产品等方向。小米在招聘海报中提到Xiaomi MiMo、Xiaomi miclaw、Xiaomi-Robotics-1以及人形机器人CyberOne等AI相