PS3 模拟器 RPCS3 因性能影响拒绝跟进英伟达 DLSS 5
RPCS3 团队表示，不会将英伟达 DLSS 5 集成到 PS3 模拟器的官方版本中。部分用户据称已在 RPCS3 渲染器中测试泄露的 DLSS 5 DLL 文件，团队称测试结果显示性能下降。据相关报道，英伟达表示，目前启用 DLSS 5 可能导致游戏性能下降 50% 至 60%。DLSS 5 被描述为面向 RTX 50 系列显卡的新一代超分辨率和神经渲染技术。上述信息基于泄露文件测试及文章引用的
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Nscale据报获得Anthropic 450亿美元算力合同
据The Information报道，英国云服务商Nscale已与人工智能公司Anthropic达成一项价值450亿美元的算力协议。该协议使Nscale向潜在投资者披露的合同总额从约510亿美元增至约1030亿美元。相关合同的平均期限为5.7年，按此计算年均规模约为180亿美元，但公司没有披露预计实际确认的收入。知情人士称，Nscale最早可能在本月推进首次公开募股（IPO）。上述数据来自公司文件
像素文本表示学习的设计基础
该研究探讨模型如何直接在像素空间中读取、检索和压缩语言。通过系统性的控制变量实验，研究人员确定了四项关键因素：可变图像分辨率和字体大小、用于视觉对齐的自然图像文本对、防止像素级捷径学习的布局感知渲染，以及用于跨语言对齐的两阶段多语言训练课程。研究团队将这些原则整合到 Pixel Linguist II 中。这是一款采用原生分辨率、支持即时渲染，并使用2.8亿个训练样本训练的视觉编码器。该模型在英语
后训练让语言模型在编程竞赛中达到金牌水平
一项研究提出了一套端到端流程，用于将大型语言模型专门训练成竞赛编程系统。该方法结合了精选题目、合成推理轨迹、监督微调和强化学习。使用22,000道题目训练的Nemotron-3-Nano-CC，在加入测试时生成、评估和改进解答的策略后，于IOI 2025获得468分，超过金牌门槛。更大的Ultra-CC模型获得502分。随后，一个针对竞赛专门调整的系统在IOI 2026的前瞻性评估中取得600分中
ExecRetrieval 衡量代码嵌入检索中的功能正确性差距
ExecRetrieval 是一个用于测试代码嵌入系统能否区分功能正确代码与几乎相同但存在错误的代码变体的基准。数据集包含 939 个 Python 任务，每个任务配有一个经过执行验证的标准实现，以及最多四个通过单一目标修改生成、同样经过执行验证的错误干扰项。研究人员评估了 23 种密集嵌入配置和 BM25。表现最佳的托管系统 exec@10 达到 1.00，但 exec@1 仅为 0.331。在
PaperCompiler：通过仓库级规范编译实现忠实的论文到代码生成
PaperCompiler 是一个将研究论文转换为仓库级实现的框架。它把与实现相关的证据编译为明确的规范，保留来源信息，并区分论文支持、推断、外部委托和未解决的内容。规范还编码了防止性能退化的要求、任务归属、跨文件依赖关系和文件级约束。在 Paper2CodeBench 上，PaperCompiler 相比强基线将基于参考实现的保真度相对提升了 13.8%，得分从 3.64 提高到 4.15，同时
SolarWM：面向长时域视频世界模型的开放数据与可扩展训练
SolarWM 是一个完全开放的视频世界模型基础平台，覆盖从数据准备到长时域推理的完整流程。其数据引擎将来自 10 个数据集的 143 万个标准化视频片段转换为统一的逐帧对齐格式，涵盖视觉观测、度量相机几何、字幕、质量元数据、筛选决策和数据来源。统一的相机条件控制、训练和推理接口支持 4 个基于 Wan2.2、LTX-2.5 和 MiniMax-H3 的模型，参数规模为 50 亿至 330 亿，同
Cliff：从第一个错误开始学习推理过程奖励
这项研究提出了 Cliff，一种用于改进大语言模型可验证奖励强化学习的奖励塑形方法。研究利用现成的大语言模型识别每条推理轨迹中的第一个错误，并为正确前缀分配正向的词元级优势，为错误之后、已受无效前缀影响的部分提供负向反馈。在 12 个场景的实验中，Cliff 的推理性能比在线策略蒸馏高 15%，比标准 GRPO 高 7%；即使教师模型能力有限，也能取得改进。
AI让“赛博蟑螂”自主识别并躲避危险，准确率最高达93%
研究人员正在开发将AI、传感器和通信设备安装在蟑螂身上的系统，用于灾害现场搜救。背包式设备可以测量蟑螂的心跳、神经信号和身体动作，再由AI分析数据、判断周围环境，并辅助引导蟑螂避开危险区域。在紫外线、化学物质暴露和高温等环境测试中，表现最佳的模型达到93%的识别准确率，研究人员还成功引导蟑螂逃出迷宫。相关技术已进入灾区测试，但进入钢筋混凝土建筑后容易出现通信不稳定。其他研究则关注为昆虫提供水下活动
估值目标500亿美元：月之暗面被曝秘密递交港股上市申请
据晚点LatePost报道，中国大模型企业月之暗面已于本周以保密形式向香港交易所提交A1上市申请文件。公司官方对此不予置评。与此同时，月之暗面正推进新一轮融资，市场消息称其投前估值为500亿美元，这可能是公司上市前的最后一轮融资。今年7月，月之暗面刚完成超过35亿美元的F轮融资，投后估值达到约350亿美元。由于投资者认购热烈，融资金额超过原定目标三倍，该轮融资提前结束。此次秘密递表若属实，将显示月
Meta 向员工推广新 AI 智能体，但减轻最大化 Token 使用量的压力
Meta 正鼓励员工试用 Hatch，并称其为公司迄今最先进的 AI 项目。不过，公司同时降低了要求员工广泛使用 AI 工具或最大化 Token 消耗的压力。这一动向显示 Meta 正在内部测试和部署 AI，但目前没有公布 Hatch 的具体性能数据，也未透露大规模公开发布的详细计划。
走进弗吉尼亚州的“数据中心巷”
弗吉尼亚州劳登县被称为“数据中心巷”，拥有约250座数据中心。该地区展现了人工智能基础设施大规模扩张对当地社区、公共设施、电力供应和环境造成的影响。
匹配需要双方协同：基于强化学习的协同进化生成式检索器
这项研究提出了 CoGR，一种让语言模型同时为查询和检索项生成紧凑关键词表示的检索框架。这些表示通过倒排索引直接匹配，因此能够兼容现有的关键词检索基础设施。在监督式微调之后，协同进化强化学习交替优化查询侧和项目侧生成器。与10种稀疏、稠密和生成式检索基线相比，CoGR在内部应用市场数据集和公开WANDS基准上均取得最佳表现，F1值较最强基线分别提升10.9%和36.1%。
Linux 漏洞修复数量陡增：7.3 预计接近 2000 个，AI 让维护者不堪重负
Linux 内核每个版本修复的 CVE 漏洞数量正在快速上升。6.9 至 6.19 系列平均每版修复约 500 个漏洞，Linux 7.0 超过 1000 个，7.2 超过 1500 个，7.3 则预计接近 2000 个。研究人员和内核维护者表示，AI 辅助工具可以大规模扫描内核代码，尤其能发现多年缺乏人工审查的旧驱动程序中的缺陷，这是漏洞数量增加的重要原因。不过，维护者指出，许多由 AI 协助发
Anthropic与OpenAI有望超越谷歌，成为博通AI ASIC业务前两大客户
博通总裁兼首席执行官陈福阳预计，Anthropic和OpenAI将超越谷歌，成为博通AI ASIC业务的前两大客户。博通2026财年第三季度AI半导体业务收入达到167亿美元，同比增长221%。公司向谷歌供应TPU v7和TPU v8i，为OpenAI开发定制加速器“Jalapeño”，并计划向Meta交付MTIA系列加速器。博通预计第四季度AI收入为217亿美元，全年为580亿美元。Anthro