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Accelerated Understanding由英伟达前AI研究总监Anima Anandkumar联合创立，采用神经算子架构构建支持5万亿推理上下文的物理AI大模型，可一次推演完整4D时空轨迹，其创始人拒绝贝索斯35%股权及超20亿美元融资的普罗米修斯计划招揽。
OpenAI研究员roon说得更绝：「我不写代码了，100%都是GPT完成的」。如今，另一位大佬在深度体验Claude Code和Codex之后，直呼「5年后，人类不再写代码了」！
今日，Meta超级智能实验室大牛、AI研究科学家余家辉宣布将离职创业。余家辉在帖子上提到离职原因是，随着时间推移，他意识到有一个对人类未来至关重要、却鲜少有人探索的事，他要将全部精力投入到这件事上。不过，他并未透露具体的创业方向。
前沿实验室的人几乎不读论文了？
AI实验室Mirendil已与Google Cloud签署一项多年期合作协议，为其自我改进型AI研究获取算力资源。这笔交易折射出当前塑造AI行业格局的两大趋势：云计算巨头正以巨额基础设施承诺争夺初创公司客户，而AI公司则在扩张过程中争相锁定尽可能多的算力协议，以确保资源供给。
离开 OpenAI 不到一天，研究员 Andrew Ho 在 X 上写下一篇长文，质疑整个前沿 AI 实验室的商业模式。「前沿 AI 实验室赚的钱，或许根本撑不到 AGI 到来。」AI 圈知名播客主持人 Dwarkesh Patel 随后发文反驳：只要模型能力仍在快速增长，领先本身就能创造巨大的商业价值；一旦真正的 AGI 出现，它就会主动扩散。
最近，世界人工智能大会上，中科闻歌磐石 ScienceOne 团队一口气亮出两张王牌：专攻科学场景下深入理解、预测与生成的科学多模态统一推理模型 —— S1-Omni；以 S1-Omni 为基座、贯穿整个科研生命周期的智能化服务平台 —— ScienceOne。
作为WAIC 2026最受关注的论坛，由商汤科技承办的“基座大模型架构创新与生态合作论坛”吸引了无数AI研究者、产业专家和投资机构的目光。因它直面了当前大模型行业最核心的焦虑：当Scaling Law在逼近物理极限，多模态究竟是破局的“解药”，还是新瓶装旧酒的延伸？
2026年4月，一位在美国AI圈极具影响力的研究者，专程来到中国，走进北京、杭州和上海的AI实验室。他密集拜访了阿里巴巴、月之暗面、智谱、清华、美团、小米、蚂蚁和零一万物等团队。回到美国后，他写了一篇名为《Notes from inside China's AI labs》（中国AI实验室内部观察随笔）的文章，在美国科技圈引发了不小讨论。
AI递归自改进和AI研究自动化正在从概念走向现实。对此，哈萨比斯夜不能寐。