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争论几十年的水之谜,被AI一举破解!港城大&中石大成果登Nature Physics

争论几十年的水之谜,被AI一举破解!港城大&中石大成果登Nature Physics

争论几十年的水之谜,被AI一举破解!港城大&中石大成果登Nature Physics

香港城市大学曾晓成教授与中国石油大学(华东)钟杰教授团队给出了终结级的分子水平证据,成果发表于《Nature Physics》。他们首创了一套无监督深度学习框架,不给AI任何预设条件,直接把海量水系统中7400多万个水分子结构扔给模型,让AI自己去悟。结果不仅直接证明常压水里确实存在两种「暗」组份,还把A/B水分子相互变身的「立交桥」路线图给完整画了出来。

来自主题: AI技术研报
10447 点击    2026-06-13 10:42
CVPR 2026 | 视觉脑机迈向双向交互!神经流模型 NeuroFlow 打通视觉与神经的双向通道

CVPR 2026 | 视觉脑机迈向双向交互!神经流模型 NeuroFlow 打通视觉与神经的双向通道

CVPR 2026 | 视觉脑机迈向双向交互!神经流模型 NeuroFlow 打通视觉与神经的双向通道

来自上海人工智能实验室、香港大学、香港中文大学等机构的研究团队,提出首个基于统一神经流模型的视觉-神经双向建模框架NeuroFlow,相关成果入选 CVPR 2026。它首次将视觉编码(写脑)与解码(读脑)整合到同一可逆流结构中,打通视觉感知与神经活动之间的双向通路,为理解人类视觉认知机制、构建下一代通用视觉假体与双向脑机接口提供了全新范式。

来自主题: AI技术研报
8608 点击    2026-06-13 10:12
NEWTON:从「等物理涌现」到「请牛顿进工具箱」,Agent 驱动的视频生成新范式

NEWTON:从「等物理涌现」到「请牛顿进工具箱」,Agent 驱动的视频生成新范式

NEWTON:从「等物理涌现」到「请牛顿进工具箱」,Agent 驱动的视频生成新范式

近年来,视频生成模型发展迅猛。从 Sora、Veo、Kling 到一系列开源视频生成模型,文生视频已经逼近真实影像的观感 —— 画面清晰、镜头流畅、风格可控,一句话就能生成一段观感不错的视频。

来自主题: AI技术研报
13267 点击    2026-06-12 10:13
Agent 带来Episodic Workload后,传统开源数据库已经远不够用了

Agent 带来Episodic Workload后,传统开源数据库已经远不够用了

Agent 带来Episodic Workload后,传统开源数据库已经远不够用了

如果把一个商业化产品、一个科技公司的底层系统比作一棵树,那任意挑出一个项目,层层抽丝剥茧之后,你一定会发现,最早的年轮,一定与开源有关。

来自主题: AI技术研报
10807 点击    2026-06-12 10:13
Anthropic宣告「递归自我提升」时代到来,LLM如何实现自我进化?全景综述带你一探究竟

Anthropic宣告「递归自我提升」时代到来,LLM如何实现自我进化?全景综述带你一探究竟

Anthropic宣告「递归自我提升」时代到来,LLM如何实现自我进化?全景综述带你一探究竟

近日,Anthropic 发布了一篇引发广泛关注的文章《When AI builds itself》。文中披露了极其惊人的内部数据:截至 2026 年 5 月,Anthropic 超过 80% 的合并代码已由 Claude 编写,工程师的日常代码产出飙升了 8 倍;更令人瞩目的是,AI 智能体已经可以自主提出假设、执行长达数百小时的强化安全实验。

来自主题: AI技术研报
14009 点击    2026-06-12 10:13
通向AGI的关键拼图!首篇多模态大模型「音频推理」综述出炉,万字拆解四大前沿路径

通向AGI的关键拼图!首篇多模态大模型「音频推理」综述出炉,万字拆解四大前沿路径

通向AGI的关键拼图!首篇多模态大模型「音频推理」综述出炉,万字拆解四大前沿路径

想象这样一个惬意的周末: 空调带来阵阵凉意,你靠在沙发上看书,突然耳边传来“哒哒哒”的小碎步声,接着,玄关门边传来了一阵清脆、略带急切的“呜呜”声,还伴随着爪尖轻轻扒拉木门的声响。

来自主题: AI技术研报
7711 点击    2026-06-12 10:02
斩获15个顶级零日漏洞:0G Lab联合新国立,北大和北邮团队构建的共识协议debug智能体框架

斩获15个顶级零日漏洞:0G Lab联合新国立,北大和北邮团队构建的共识协议debug智能体框架

斩获15个顶级零日漏洞:0G Lab联合新国立,北大和北邮团队构建的共识协议debug智能体框架

分布式系统的 “圣杯”—— 共识协议(Consensus Protocols),长久以来都是顶级基础设施工程师的 “Bug 地狱”。由于其状态极其复杂、多节点交织,传统测试和单体 LLM 对硬核的 Deep Bug(深层逻辑漏洞)几乎束手无策。

来自主题: AI技术研报
15479 点击    2026-06-11 14:59