AGENTEX 是一个机器人化的无细胞（cell-free）翻译平台，可在不改造活体基因组的前提下，快速设计并测试重新编码的遗传密码，使密码子被重新分配并引入非标准氨基酸。
标准遗传密码用 64 个密码子编码 20 种常见氨基酸。虽然“新到自然”的遗传密码有望带来新化学、治疗方法和生态系统工程，但对整个生物体基因组进行重新编码极其困难。本研究旨在用自动化无细胞流程替代繁琐的基因组合成/编辑，以高通量方式原型化测试新的遗传密码。
AsymSpec 提出一种“上下文不对称”的投机解码框架：轻量级 draft 模型读取完整输入，大型 verifier 只读取压缩后的输入，并通过对比式 δ-融合与分歧感知接受门来保持验证稳定性和高草稿接受率，从而在压缩上下文导致精度损失时，平均达到约 90% 的全上下文精度，同时带来 1.3–1.7 倍吞吐加速和 0.2–0.3 倍计算成本。
Agentic LLM pipeline 中，检索、工具调用和多轮交互会让上下文不断累积，推理成本快速上升。为控制延迟，实际部署常对输入做压缩，但会降低任务精度。投机解码（Speculative Decoding, SD）可以无损加速生成，但它假设 draft 模型与 verifier 看到完全相同的上下文，因此无法解决“压缩带来的精度损失 vs 推理开销…
一个自主 AI 智能体能够在完全无人值守的情况下，完成无线小区边缘功率控制 ML 算法设计的全部环节（架构、输入/输出表示、损失函数、训练采样规则等），在固定推理预算内达到传统优化参考的 99.5% 性能，并将推理成本降低约 600 倍。
无线资源管理中的机器学习算法设计目前高度依赖人工：架构、损失函数和训练流程都需要研究者手工指定，劳动密集且经验性强。本文展示这一“设计层”可以完整地交给一个自主智能体。研究者只设定不可变的目标指标和评估约束，让智能体自主编辑训练脚本、运行固定预算实验，并根据结果决定保留或丢弃修改。论文选择了一个有挑战性的任务：多小区网络中面向小区边缘吞吐量的“和最小百分位…
本文提出一种面向多模态大语言模型（MLLMs）的“视觉依赖感知”（Visual Dependence-Aware, VDA）框架，让已部署模型能够从流式无标注数据中持续进化，同时缓解跨模态灾难性遗忘并保持新任务可塑性。
研究问题：已部署的 MLLMs 如何利用流式无标注数据持续进行“多模态无监督持续后训练”（Multimodal Unsupervised Continual Post-Training, MU-CPT）？ 已有无监督后训练方法通常均匀优化所有目标 token，忽略了 token 在视觉依赖（Visual Dependence, VD）上的异质性。 作者发现…
该研究提出一种自进化的测试时防御框架：通过跨交互的持久规则记忆，把一次成功的越狱攻击抽象为“方法级规则”并在未来输入中复用，使大语言模型防御无需更新参数也能不断适应新出现的越狱手法，同时保持正常回答能力。
大语言模型仍易受越狱攻击，常见手法包括角色扮演、混淆、代码变换、多步间接引导等，用来诱导模型输出有害内容。论文指出，现有防御大多在部署时固定安全行为，无法积累防御经验，也难以应对未见过的新型越狱策略。
MAP是一个将结构化生物学知识注入单细胞扰动建模的AI框架，能在药物完全没有转录扰动谱的情况下进行零样本预测；在三个基准上，将top-50差异表达基因Pearson delta相关性的最强基线提升最高达+19.8%（数据集OP3），并在非小细胞肺癌A-549的虚拟筛选中将5个已批准抗癌药中的4个排进前15。
预测细胞对化学扰动的反应是构建“虚拟细胞”的关键，但实验已测序的化合物只覆盖化学空间的一小部分。 现有模型通常把药物当作孤立标识符，不编码其机制关系（如共享结合模式或通路调节），因此难以泛化到未profiled化合物。 本文提出MAP（mechanism-aware perturbation response predictor），通过整合结构化药理知识来…
静态嵌入模型通过查找表为每个 token 提供向量，再用平均池化得到句子向量。由于它没有 transformer 前向计算，速度很快，且对 WebAssembly 友好。ColBERT 等模型则使用“晚期交互”和 MaxSim 打分：每个查询 token 找到最匹配的文档 token，再将这些最佳匹配分数相加。
这篇 Perspective 提出，借鉴生物体的“内感受”（interoception）——即监测和调节内部身体状态以维持内稳态的机制——可以为人工智能体提供稳定且普遍可用的内部参考信号，从而增强其在动态变化环境中的自主性和适应性。
尽管人工智能已取得显著进展，但构建能够在持续变化的环境中自主追求目标并不断适应的智能体仍是根本性挑战。生物体天然具备这种自适应自主性。本文聚焦于内感受过程，认为它是生物体生存的基础，并试图将其抽象为适用于人工系统的计算框架。作者整合控制论、生命理论、强化学习和神经科学，提出一个关于内感受如何增强人工智能体自主性与适应性的统一观点。
阿里云百炼正式开放 Wan3.0 视频生成模型，所有开发者可直接调用；单次可生成 30 秒 1080P 电影级画面，原生音画同出，并支持图、文、音频、视频、文档与网页等全能参考。
据腾讯研究院AI速递（2026-08-25）报道，阿里云百炼平台正式开放 Wan3.0 视频生成模型。相比此前公测状态，本次的关键变化是“正式开放”以及公开了商业化计费方式。
NVIDIA Dynamo 的 Shadow Engine Recovery（影子引擎恢复）通过在同一 GPU 上维护一个已完全初始化但空闲的备用推理引擎，并利用 GPU Memory Service（GMS）持久化权重，可将 LLM 推理工作进程故障后的恢复时间从约 283 秒（冷重启）缩短至 7.3 秒（约 39 倍加速）。
标准 LLM 推理引擎进程崩溃后，恢复通常需要冷重启：从存储重新加载权重到 HBM、编译内核、捕获 CUDA 图。对于大模型，初始化可能耗时数分钟，期间幸存的 worker 必须吸收全部流量，导致 TTFT 升高、每用户解码速率下降。NVIDIA 在 Dynamo 中引入 Shadow Engine Recovery（预览特性），将大部分恢复工作移出服务路…
据外媒报道，全球最大AI社区Hugging Face正探索潜在出售，交易估值可能超130亿美元，但讨论仍处早期，最终能否达成交易尚不确定。
腾讯研究院AI速递（20260825）转引外媒消息：Hugging Face已聘请银行接触买家，探索潜在出售，估值或超130亿美元。公司成立于2016年，未开发前沿大模型，而是汇聚了超300万个模型和100万个数据集，成为开发者分发入口与开源AI生态的“水电煤”。
Anthropic 于 2026 年 8 月 25 日宣布启动一项 500 万美元的资助计划，资助独立研究者开发开源评估与基准，以衡量 AI 对用户幸福感的影响。
AI 系统已成为许多人工作、学习和解决问题的方式，也越来越多地成为对话伙伴和情感支持来源。但行业尚未形成清晰的标准，来指导模型在用户寻求陪伴、或使用 AI 应对心理健康危机等场景中的行为。幸福感评估比一般能力评估更困难：它需要大量上下文，风险可能在一段长对话中逐步显现，而且同一回应在不同情境下可能产生截然不同的影响。Anthropic 希望通过资助独立研究…
IDC受Cohere委托开展的调研显示，主权AI已成为全球受监管行业企业的战略要务，但领导者对其定义、认知和准备度仍明显不足；数据泄露与合规风险是首要驱动因素，竞争优势正成为新兴趋势。
Cohere于2026年8月25日发布博客，介绍其委托IDC完成的主权AI采用研究。调研覆盖加拿大、美国、英国和德国年收入超过10亿美元的大型企业，访问了500多名负责AI采购的高级决策者和影响者；行业包括医疗与生命科学、金融服务、公共部门、能源、制造和电信。调研于2026年4月至5月进行。完整报告为IDC InfoBrief《The state of s…
OpenAI CFO Sarah Friar 阐释了芯片、计算、模型与产品之间的协同进步如何共同推动更实用、更大规模、更低成本的智能服务。具体细节因原始材料未抓取，待核实。
本卡片基于 OpenAI 官网文章《The full stack behind abundant intelligence》，主题为“全栈方法”（full-stack approach）如何支撑“丰裕智能”（abundant intelligence）。根据已有元数据，文章由 OpenAI CFO Sarah Friar 撰写或介绍，核心是解释从底层芯片到…
小米发布新一代玄戒家族三款AI芯片——玄戒O3、玄戒O100、玄戒D100，覆盖“人车家”全生态端侧AI算力需求；其中O3为3nm AI旗舰SoC，O100为晶圆级堆叠AI加速芯片，D100为3nm智驾高算力芯片。
本卡信息来自腾讯研究院AI速递 20260825。报道称，小米重启大芯片研发五年、累计投入超210亿元，发布新一代玄戒家族三款芯片，覆盖手机、汽车与家庭等端侧AI场景。
根据候选摘要，OpenAI 自研推理芯片 Jalapeño 的首批结果显示：面向现代 AI 模型推理时，该芯片速度更快、功耗效率更高，并具备更高吞吐量与更低延迟；OpenAI 称其达到行业领先水平。
OpenAI 发布了代号为 “Jalapeño” 的自研推理芯片的首批结果。 该芯片针对 AI 推理（inference）场景，而非模型训练。具体技术架构、测试环境、正式发布时间和发布方式均为“待核实”。 元数据中的英文标题称，首批结果展示了“AI 推理速度和效率的行业领先水平”。
OpenAI 封禁了来自俄罗斯的账号，这些账号利用 AI 推广一个虚构的以色列智库和一个所谓“主权”指数，内容偏向俄罗斯并批评西方。
根据 OpenAI 官方页面（标题：“Disrupting a new covert influence campaign from Russia”），该行动旨在破坏一个来自俄罗斯的隐蔽影响力行动。该行动疑似使用 AI 生成或辅助内容，伪装成一个以色列智库的形象，并推广一个“主权”指数，借此表达亲俄、反西方立场。具体操作方式、涉及账号数量、AI 使用细节及…
August 25, 2026 Introducing Index: Building The World’s Largest and Most Diverse Physical Dataset
Anthropic API 中出现了两个未公开模型代号“marshmallow”与“melon”，目前处于早期访问计划（EAP）内测阶段；有测试者反馈其中“Marshmallow”的对话体验已超过当前 Opus 5，但官方尚未确认，正式发布可能在下月。
开发者在 Anthropic API 中发现了两个未公开模型代号：marshmallow 与 melon。其后缀“eap”提示它们仍属于早期访问计划（Early Access Program）内测，仅对少量开发者开放。测试者反馈 Marshmallow 表现优于 Melon，且其对话体验已超越当前 Opus 5。业界推测这两个模型可能对应 Opus、Son…
2026年8月，Anthropic两款未发布模型“Marshmallow（棉花糖）”和“Melon（甜瓜）”在第三方渠道被提前曝光；与此同时，其旗舰模型Fable 5上线两个多月后在企业Token调用和支出份额上表现冷清，被自家Opus 5和OpenAI GPT-5.6 Sol明显压制。
第三方开发者应用和Discord社区中出现了两个陌生的Claude模型ID：`claude-mashmallow-eap`（棉花糖）和`claude-melon-eap`（甜瓜）。 早期实测流出的信息称，Marshmallow对话自然度反超Opus 5，Melon稍逊一筹；两者综合能力均未达到“Fable级别”，最快可能下周上线。 AI圈人士推测Marsh…