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最近，DeepSeek 接连上了几次热搜。先是因为一张实习 offer 引发围观。一位清华学生在社交媒体晒出录用信息，岗位是 DeepSeek 实习生，税前日薪 5500 元。按每月 22 个工作日计算，月薪超过 12 万元。
金涛今年 26 岁，还是清华在读博士。真正把他带进「推理加速」的，是一个很朴素的判断——当大家都默认 FlashAttention 已经把 Attention 算子做到极致时，他却发现：显卡上明明还有更快的计算单元没被用起来 ——「这么明显的收益，为什么没人做？」
近日，来自清华大学等单位的研究团队提出了AutoMIA，一种自动生成镜像错觉艺术的 AI 设计方法，用户仅需任意指定两张图片，分别对应镜子前和镜子中的图案，AutoMIA就可以自动完成3维艺术品的设计，并且支持直接3D打印出来制作艺术品。
投资界从投资方处获悉，智谱已完成对AI基础设施企业中科加禾（XCore Sigma）的战略收购，缔造智谱近年最大的收购案例之一。这次被智谱买下的是一支编译器团队。中科加禾成立于2023年，创始人崔慧敏是清华计算机系毕业生、中科院计算所研究员、博士生导师，也是这一硬核技术领域为数不多走向创业一线的女性学者。
联想之星、银杏谷资本、啟赋资本等投了。
当大模型 Agent 被部署到工具调用、长程任务和开放环境中，一个关键问题会随之出现：能否在不更新模型参数的情况下，将执行经验沉淀下来，并在下一次做得更好？
今天，世界模型几乎成为 AI 领域最受关注的话题之一，但对于“什么才是真正的世界模型”却依然存在巨大分歧。有人认为它只是视频生成的延伸，也有人认为只有能够理解物理规律、支持机器人行动的系统才是真正的世界模型。
袁博地的答案是否定的。从清华大学接触计算机视觉，到 UC Berkeley 攻读 AI 博士，再到 Google X 负责机器人的视觉系统，袁博地过去十多年的研究几乎始终围绕 Pixel 展开：从图像识别，到 GAN、Diffusion，再到图像和视频生成，技术范式不断变化，研究对象却始终指向同一件事——如何让机器理解和生成视觉世界。
商品交易恰好是一个通用的竞技场——精准地判断一件商品的真假、成色和估价，不是互联网上能搜到的信息，而是面向交付的生产过程中形成的专家数据。这个场景里生长出了一家提供垂直模型、数据和服务的公司——图灵深视。这家由清华大学孵化的公司，想实现一个简单的愿景：用 AI 守护商品交易信任。
市面上已有几十种Agent记忆方案，有的基于向量检索，有的基于知识图谱，有的靠定期总结“压缩”对话，有的则完全依赖模型自身的上下文窗口。它们各有各的说法，但在系统层面，到底哪种方案靠得住？哪种方案在你的工作负载下既不贵又准？