合成数据≠生成模型：一文读懂合成数据的全新范式
尤其是在医疗等高价值场景中，真实数据本身难以获取，「依赖数据自然产生」的范式正在失效。在这样的背景下，合成数据正在从「真实数据的补充」，转变为“主动构造高质量训练与评估数据的核心机制”。
我被罗福莉打脸了
结果小米在V2.5-Pro的宣传中，直接把SWE-bench Pro放在了宣传榜第一的位置，还特地在OpenRouter的模型描述中标注“top rankings on benchmarks such as ClawEval，GDPVal，and SWE-bench Pro”。
图灵奖得主竟「忘了提及」中国学者成果？马库斯重锤Yann LeCun
硅谷最新「神仙打架」来了:一个是预言40年全准的AI教父，一个是嘴炮满级、逮谁怼谁的深度学习头号黑粉。
沃顿教授警告：老板用AI正偷偷赚钱，而你还在审它做的17份PPT？
【导读】AI已经不只会「答题」，开始下场「挣钱」了。但它也可能顺手给你产出17份PPT，把你淹没在电子垃圾里。下一代AI也许真能赢过专家，可更刺激的问题是：它会替你上班，还是让你转职为「AI监工」？悄然之间，人工智能跨越了一个关键门槛：它们现在已能完成具有实际经济价值的工作。
律动造物谢童：从Token到实体材料，AI重构物质科学研发范式
当算力在70年间暴涨15个数量级，材料研发却仍停留在爱迪生时期的试错模式中，研发周期动辄十年、成功率不足10%。但伴随AI技术的引入，材料研发也正在发生范式革命。
参考封面｜超大型人工智能未来可期
参考消息网10月11日报道英国《新科学家》周刊10月9日一期发表题为《超大型人工智能:真正的智能机器仅仅是规模问题吗?》的文章，作者是莫迪凯·勒维。
什么是蒙特梭利的「自我纠正」？
说到蒙特梭利教学法，很多父母第一时间联想到的就是教室矮柜上一套一套的蒙特梭利教具，以及那些专心致志操作教具的孩子们。这到底是如何做到的呢?
一种让图像生成模型懂得自我纠错的新技术
这篇研究来自英伟达（NVIDIA）旗下的Nemotron Labs团队，论文于2026年6月29日发布于预印本平台arXiv，编号为arXiv:2606.29814v1，感兴趣的读者可通过该编号查阅完整原文。
独家对话美国著名投资人吉姆·罗杰斯：未来两三年许多人将损失惨重
Weeklyon Stocks: Thanks againMr. Rogers for accepting the interview with Weekly on Stocks. So much for myquestions. I hope that I can still
香港人的英文
香港郊野公园里的告示牌。 为向公众传递“自己垃圾 自己带走”的环保信息，香港政府的渔农自然护理署想出一句奇怪的英文：“Take Your Litter Home.”这是不懂得玩文字游戏（wordplay）的典型例子。