类脑网络 内生复杂性 神经科学 低功耗AI 可解释性

中科院自动化所基于“内生复杂性”在Nature子刊提出类脑网络，首次把神经科学可塑规则直接嵌入AI结构，实现小参数规模下高鲁棒推理，为低功耗、可解释的下一代AI提供跨学科桥梁，有望重塑边缘智能与脑机接口研究路线。

人形机器人 开源硬件 运动控制 波士顿动力 稚晖君

稚晖君团队一次性发布5款人形机器人并开启“0元购”开发者计划，硬件、算法全开源；波士顿动力同期总结六年人形算法迭代经验，披露后空翻、俯卧撑等极限动作背后的控制与失效案例。中外双线示范降低研发门槛，加速人形机器人从实验室走向社区与商业场景。

数学大模型 定理证明 开源 检索增强 诊断工具

DeepSeek开源专攻数学定理证明的大模型，刷新高中及大学级别基准SOTA，降低形式化数学门槛；同期亚马逊开源RAGChecker诊断工具，系统评估检索增强生成在数学问答中的事实忠实度，标志数学AI正从“做题”走向“证题”与“诊断”并行的新阶段。

学术搜索 生成式AI 语义检索 谷歌竞争 YC投资

三名开发者打造的免费学术搜索引擎在相关性上超越Google Scholar五倍，已获YC投资。该引擎利用大模型语义理解与引用图谱重排序，直击传统关键词检索痛点，预示生成式AI正在重塑知识发现入口，对学术出版、科研效率及谷歌搜索护城河构成潜在冲击。

后ChatGPT AGI瓶颈 Scaling Law 行业反思 资本回调

“ChatGPT后，人工智能的终极里程碑却倒了”一文引发行业反思：大模型 Scaling Law 边际收益递减、数据墙与能耗瓶颈凸显，资本开始从“通用AGI”叙事转向场景落地与成本可控。该讨论或预示AI进入理性回调期，加速专用小模型与硬件协同创新。