AI 科技日报

硅谷正经历一场“收购式招聘”狂潮。Meta向Scale AI豪掷143亿美元仅为挖走其联合创始人，扎克伯格更是开出4年3亿美元的球星级薪资。研究人员在谷歌、OpenAI及Meta间反复横跳，传统的企业忠诚度在稀缺的GPU资源与天价现金面前彻底崩塌。

系统优化泰斗、火焰图发明者Brendan Gregg正式入职OpenAI。他将放弃通用计算领域，专注于解决ChatGPT背后的算力瓶颈。此举标志着大模型竞争已跨越“规模论”，进入比拼底层硬件利用率与工程极限的新阶段。

随着《学位法》实施，国内多所高校迎来首批凭重大工程实践成果获授学位的“实践型博士”。周鸿祎等产业领袖亦入读此类项目。这标志着人才评价体系从“学术象牙塔”转向解决关键卡脖子技术的真实战场。

针对VLM模型频繁出现的“看错图”问题，研究团队提出BiPS感知塑形机制。通过“一拉一推”训练法，使模型内化聚焦关键视觉证据的能力。在8个基准测试中，模型准确率平均提升7.3%，显著降低了逻辑推理中的视线偏差。

这款登顶GitHub的热榜工具通过“三层渐进式披露”架构，解决了AI编程助手跨会话失忆的痛点。它能将Token消耗最高削减95%，同时将工具调用上限提升20倍，让复杂项目的长周期协作成为可能。

豆包手机核心支撑模型UI-TARS正式开源。基于纯视觉驱动逻辑，AI能像人眼一样观察屏幕并操作各类APP。目前该项目已突破26k Star，实现了无需API即可在各种复杂界面执行自动化任务的技术飞跃。

11位顶尖数学家设计了10道未公开的真实研究难题，以测试GPT-5.2 Pro与Gemini 3的极限。目前结果显示，仅靠一次性提示AI难以胜任。该实验旨在界定人机协作在数学证明最后一公里中的角色与边界。

报告指出具身智能正迎来爆发式增长，国内融资总额已超735亿元。技术路径正从模块化转向端到端大模型，人形机器人与智能运载装备将重塑生产关系。数据匮乏仍是关键瓶颈，仿真合成数据正成为突破口。