翁荔因长期健康问题宣布离开Thinking Machines Lab，无法承受联合创始人的压力。她曾组建OpenAI安全团队，后与Mira Murati共同创业，公司刚发布开源模型Inkling。离职信中多次致歉，强调健康优先。公司面临估值回落、核心人才流失等挑战，但翁荔选择暂停，认为承认身体极限同样需要勇气。

超维动力与北大医疗合作，推动具身智能在医疗场景落地。合作聚焦数据采集、世界模型与仿真训练，构建“拟真训练—场景验证—医院应用”路径。通过高拟真医院、数据头环和数字资产库，解决训练环境与数据瓶颈，优先验证试管分拣、药品配送等任务，确保安全应用。

菲尔兹奖首次授予中国籍数学家，王虹与邓煜双双获奖，创造历史。王虹证明三维挂谷猜想，邓煜解决希尔伯特第六问相关难题。两人均出自北大，经历各异，但都凭纯粹热爱与坚持取得突破，激励后学。

本文记录了作者作为独立开发者的生活，包括骑车锻炼、税务申报、微信支付退款问题及送外卖的经历，强调面对困难的重要性，并分享了工作与生活中的挑战与解决方法。

AI Agent 正在从对话工具转变为任务执行者，广泛应用于自动化办公和代码生成等领域。与传统大语言模型不同，Agent 能够拆解任务并自主推进。为支持其能力，相关数据集强调过程能力，包括长程规划和多步推理。本文整理了10个关键数据集，涵盖长上下文理解、任务规划和工具调用等能力，推动 AI Agent 的研究与应用。

李斌在北大毕业30周年演讲中分享了自己创业30年的经历，特别提到经历的三次低谷：首次创业时合伙人离开、易车的战略调整，以及蔚来的市场挑战。他强调在困境中要诚实面对自己，向内求索，最终实现蔚来的反弹与盈利，并鼓励年轻人忠于内心，勇敢前行。

英伟达CEO黄仁勋认可华为的“韬定律”，称其为技术突破，但认为不会威胁台积电。他将华为的逻辑折叠与台积电的3D封装混淆，实际上两者在技术上有本质区别。华为的逻辑折叠通过三维折叠重构电路，显著提升性能，而台积电的技术则是优化物理堆叠。此评价被认为存在偏颇。

VGGT-Edit是一种新型3D编辑框架，旨在直接在3D空间中进行编辑，避免传统2D方法的不稳定性。该模型通过残差场预测和深度同步文本注入，实现快速、稳定的3D场景修改，单次编辑约需5秒，速度提升可达120倍。研究团队构建了DeltaScene数据集，以确保多视角下的几何一致性，推动3D编辑技术的发展。

北京大学与阿里巴巴达摩院合作，利用人工智能和卫星影像绘制中国首张高精度风光设施分布图，揭示风电与光伏的互补潜力。研究表明，跨区域协同可显著提升新能源利用效率，减少“弃风弃光”现象，为电力规划提供重要参考，助力实现“双碳”目标。

字节Seed与北大合作提出“原地测试时训练”（In-Place TTT），使大模型在推理时无需重训练即可更新参数，从而提高计算效率和适应能力，尤其在长文本任务中效果显著。

北京大学团队提出的新稀疏注意力机制HISA，速度提升2-4倍，几乎不损失精度。该机制通过块级粗过滤和块内精挑字符，降低索引器成本，适应超长文本需求，工程友好性强。测试结果显示HISA在速度和精度上表现优异，未来可进一步优化块特征计算和训练方式。

北京大学彭宇新团队提出了分类感知表征对齐方法TARA，旨在解决多模态大模型在生物类别分层识别中的挑战，提升细粒度和分层视觉识别的准确率。该方法通过对齐大模型与生物基础模型的表征，注入类别树知识，从而增强模型的识别能力。

小米MiMo团队由北大学子主导，迅速崛起于大模型研发领域，凭借深厚的科研背景和技术经验，展现出高效的产品开发能力和全球竞争力。

音频驱动的视频生成已成为多模态生成的重要方向。北京智源等机构提出了一种音画同步框架，通过将音频拆分为语音、音效和音乐，提升了视频生成的时序控制和音画对齐精度。实验结果显示，该方法在视频质量和同步性上显著提升，验证了音频解混与多流控制的有效性。

文章讨论了人工智能在各领域的应用，强调其在提升效率和决策支持方面的重要性，并提及AI技术的快速发展对未来工作的影响。