Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6161#端侧
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Anthropic Frontier Red Team 研究警告，小型 AI 模型可能距在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等商用 IoT 设备上自我复制只差数月。
Anthropic：Research精选AI 评分7676 Anthropic 研究：小型 AI 模型可能接近在 IoT 设备上自主复制
Anthropic 发文评估小型模型在无数据中心条件下自主复制（ARA）的可行性，作者实验显示 9B 模型可在测试的 9 类硬件中 8 类上跑通推理，30B 及以下模型已能完成复制的多数单步。
推荐理由：Anthropic 用自购的 15 台廉价电视盒实测小模型分布式推理与复制链路，读者可据此评估 AI 蠕虫这类威胁的近期可行性。
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一项名为 Detokenization Leaks 的研究提出新攻击，通过观察本地部署 LLM 去分词时的 CPU 缓存活动重建生成文本，无需读取模型内存。
IT之家·人工智能AI 评分6969 华为何庭波发布 τ 定律论文，麒麟 2026 晶体管密度提升 55% 且功耗大降
华为工程师何庭波在 ChinaXiv 发布预印本论文《Huawei's τ Chip Was Supposed to Melt?》，披露 τ（韬）缩放定律原理及麒麟 2026 实测数据。
IT之家·人工智能AI 评分4545 索尼 PS5 Pro 增强版 PSSR 技术揭秘：让 AI 少干活，画质反而更好
索尼SIE在SIGGRAPH 2026上介绍了PS5 Pro增强版PSSR的重设计：用核预测网络（KPN）取代色彩预测网络，让AI预测混合权重而非直接输出颜色，并引入椭圆高斯滤波器，解决2.5倍和3倍超分辨率问题。结果显示图像质量与时序稳定性提升，GPU时间和内存占用降低，训练时间从约4个GPU月缩短至不足1个GPU周。
IT之家·人工智能AI 评分4141 深圳先进院提出非接触激光超声技术，实现锂电池 SoC / SoH 实时监测
中国科学院深圳先进技术研究院与清华大学团队提出非接触激光超声与 Transformer 结合方案，实现锂电池 SoC / SoH 高精度原位监测。该系统可将超声信号振幅提升 10 倍，信噪比达 30dB，对 SoC 平均误差低于 5.7%、SoH 低于 2.1%。研究基于 40 块商用电池、超 10 万个样本验证，成果发表于《Science Advances》。
BAIR：Berkeley AI Research BlogAI 评分5757 K-Search 将 CUDA 内核优化经验迁移至 Apple Silicon MLX，性能接近专家水平
伯克利 Sky Lab 团队基于 K-Search 框架开发了 CUDA 到 MLX 的结构化翻译层，使 AI 驱动的内核搜索能自动将 NVIDIA GPU 上积累数十年的内核优化知识迁移至 Apple Silicon。
MarkTechPostAI 评分5454 Google Research 推出 SensorFM：基于万亿分钟传感器数据预训练的可穿戴健康基础模型
Google Research 推出 SensorFM，一个用于可穿戴时间序列表征学习的大传感器基础模型。它以 ViT-1D 为骨干，采用掩码自编码器目标训练，输入来自 PPG、加速度计等五种传感器的 34 个一分钟聚合特征，上下文窗口为 24 小时。预训练数据涵盖 500 万参与者、超 20 亿小时（超 1 万亿分钟）数据。提供四种规模变体，最大变体 SensorFM-B 在 35 项任务中 33 项表现最优。模型采用自适应与继承掩码（AIM）处理缺失数据，随机插补任务相比最佳基线提升 74.8%。
IT之家·人工智能AI 评分5151 突破国际难题：我国成功研制全球首款基于相变忆阻器的神经动力学系统芯片
北京大学杨玉超团队联合中科院上海微系统所等，在《科学》发表成果，成功研制全球首款基于相变忆阻器的毫秒级神经动力学芯片。采用40nm工艺，芯片面积0.28mm²，运行频率50MHz，单步运算时延2.12ms。相比专用加速器速度提升3.82~36.27倍，功耗降低11.75~24.73倍；相比NVIDIA A100 GPU提速50.38~478.18倍。突破“可控存内计算”难题，为脑机接口等实时脑建模提供支撑。
IT之家·人工智能精选AI 评分7474 我国研制全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片
北京大学集成电路学院联合中科院上海微系统所，发布全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片，首次将单步运算时延压缩至2.12毫秒。芯片采用40纳米工艺，存内计算阵列与外围电路总面积0.28平方毫米，运行频率50 MHz，单步积分仅需9级流水。在脑皮层重建等任务中较当前GPU提速50至478倍，突破神经动力学实时计算瓶颈。相关成果7月3日发表于《科学》。
推荐理由：全球首款神经动力学芯片将单步时延压至2.12毫秒，首次实现实时计算，比GPU快50倍以上，这是神经拟态芯片落地的关键一步，做实时仿真和边缘AI的可以留意。
IT之家·人工智能AI 评分4545 理想汽车登台 ISCA 2026，马赫 M100 芯片论文入选
理想汽车近日在 ISCA 2026 发表题为《马赫 M100：面向通用 AI 计算的编排式数据流架构》的演讲，成为自 2020 年该会议工业分区设立以来首家入选的中国车企。马赫 M100 是全球首款基于数据流架构的大算力端侧推理芯片，采用 5nm 车规级工艺，单芯片算力 1280TOPS，算力利用率达 82%；双 SoC、双 MCU、双供电完全冗余架构满足 ASIL-D 最高功能安全等级。该芯片已随全新理想 L9 及 L8 量产上车，全链路自主完成。
Google Research：Blog精选AI 评分5555 冻结多token预测加速Pixel上的Gemini Nano模型
Google Research提出一种新架构，在已冻结的Gemini Nano v3模型上改造Multi-Token Prediction（MTP），以加速Pixel 9和10系列上的设备端推理。该方法基于EAGLE框架和CALM，无需单独训练占用内存的草稿模型，通过“晚期退出”策略实现加速。AI通知摘要和校对功能因此生成文本速度显著提升、能耗降低，开发者无需为每个新任务微调独立模型。
推荐理由：谷歌这篇技术博客值得端侧开发者细读，他们把多令牌预测硬是装进了已部署的 Nano 模型，Pixel 上生成加速五成，还省了 130MB 内存，零拷贝架构的想法挺巧，但没法直接复现，主要是开脑洞用的。
IT之家·人工智能AI 评分5555 美国工程师研发“光忆阻器”，解决自动驾驶强光失明问题
美国宾夕法尼亚州立大学研发出光忆阻器，模拟人眼适应机制，解决自动驾驶汽车在光线剧烈变化时失去感知的问题。该器件将氧化钛与塑料PEDOT:PSS结合，通过类似“出汗”和膨胀自动调节感光，数秒完成强光到暗光切换（人眼需20-30分钟）。4×4阵列与AI神经网络测试，在极亮背景中识别暗光字母“F”，7轮训练后准确率达95%。已申请临时专利，未来可用于工厂机器人和视障人士人工视觉设备。
Google Research：Blog精选AI 评分7979 Google Research 发布被动心率监测系统 PHRM
Google Research 开发了一种被动心率监测系统（PHRM），利用智能手机前置摄像头在日常使用中（人脸解锁后数秒内）捕捉面部视频，通过深度学习估算心率，平均绝对百分比误差（MAPE）低于10%（对比心电图金标准），满足各肤色人群的行业精度标准。系统将全天心率测量整合为每日静息心率（RHR），平均绝对误差（MAE）低于5 bpm（对比可穿戴设备）。研究同时发布了迄今最大规模的公开智能手机视频数据集及预训练模型PHRM-mini，合格研究人员可申请访问。
推荐理由：Google 这项发表在 Nature 上的研究，把手机前置摄像头变成了被动心率仪，而且专门解决了深肤色人群精度差的老问题，虽然离产品还远，但方向很对，穿戴设备的护城河可能又浅了一点。
公众号：面壁智能精选AI 评分6161 面壁智能联合清华、OpenBMB开源最大中文预训练合成数据集及千万级SFT数据集，公开MiniCPM5‑1B核心数据
面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布并开源两大数据集：Ultra-FineWeb-L3（超600B Tokens，中文200B+，为当前最大中文预训练合成数据集）和UltraData-SFT-2605（国内首个千万级同时含深思考与非思考标注的SFT数据集）。两者基于UltraData数据分级治理体系构建，在MiniCPM5-1B训练流程中得到完全验证，覆盖预训练退火到后训练SFT全链路。已上线UltraData网站与HuggingFace，免费开放。
推荐理由：填补了中文大规模合成数据空白，三年前还在用英文数据做中文模型的日子可以翻篇了，做端侧模型的可以直接拿这份数据跑一版 MiniCPM5-1B 级别的效果。
Google Research：Blog精选AI 评分7070 通过零信任聚合实现的隐私分析
Google Research 推出了一种新的隐私分析解决方案。该方案结合了一种新的密码学安全聚合协议与可信执行环境（TEE）的透明性，旨在实现前沿的隐私与安全保证。其核心是基于零信任原则，通过密码学与硬件保护的结合，确保系统仅能获取群体的匿名化聚合洞察。
推荐理由：Google 的隐私聚合新方案把多轮交互砍成一次提交，对做设备端联邦分析的人来说是工程上的一大步，而且结合 TEE 做双层防护，这个思路值得抄。
IT之家·人工智能AI 评分6262 小米汽车发布 Xiaomi Auto World Model 世界模型全新框架：重建 + 生成一体化，主流基准测试全面 SOTA
小米汽车发布 Xiaomi Auto World Model 框架，首次将三维重建与视频生成深度耦合，打破行业独立拆分的技术路线。该框架在 Waymo、nuScenes 等主流基准测试中全面取得 SOTA，并已在合成数据生成（已交付超10万 clips 数据）、仿真测试、辅助驾驶学堂三大场景落地。
- Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分7575引用Rohan Paul@rohanpaul_ai
🇨🇳 Huawei reveals a new chip design breakthrough under US sanctions pressure. A design approach meant to close the gap with TSMC and Intel without relying only on smaller transistors, by making chip signals travel less distance. They want 1.4nm-class density without owning the world’s best lithography tools i.e. they are trying to replace Moore’s Law with Tau Scaling Law. To note, Huawei has been blocked from normal access to TSMC since the US tightened foreign direct product rules around Huawei in 2020, and TSMC later said it had not supplied Huawei since mid-September 2020. Proposed τ Scaling as a new way to make chips faster when shrinking transistors is no longer delivering the same gains. Said its next Kirin phone chip will be the first full test of Tau Scaling Law, Old chip progress mostly came from making every transistor smaller, but Huawei’s idea shifts the target from smaller geometry to shorter signal delay, meaning less time wasted while electrical signals crawl through wires, gates, memory paths, and system links. LogicFolding attacks the circuit layout itself by folding logic blocks closer together, shortening critical wires, reducing resistance and parasitic capacitance, and letting signals switch faster with denser placement. So LogicFolding is the circuit-level piece: it tries to place related logic closer together, shorten key wires, cut electrical drag from resistance and parasitic capacitance, and raise performance without needing a full manufacturing-node leap. Huawei is also pushing the same timing idea across the full stack: transistors, circuits, chip architecture, software scheduling, and system interconnects all get tuned to reduce τ, the delay constant that limits speed and efficiency. The bold claim is that Huawei has already mass-produced 381 chips using this thinking, and future high-end chips could reach density comparable to 14Å, or 1.4nm, without relying only on classic process shrinkage. Says this path could reach 1.4nm-class, or 14Å-class, density by 2031, while TSMC and Intel target similar physical nodes around 2029. Huawei calls it Her’s Law, after He Tingbo, the chip leader who helped turn HiSilicon into Huawei’s survival engine after US export controls. --- huawei. com/en/news/2026/5/ieee-iscas-tau-scaling
IT之家·人工智能精选AI 评分7777 华为何庭波“韬定律”论文发布，逻辑折叠技术提升芯片性能
华为何庭波在ISCAS 2026上提出“韬定律”，并介绍逻辑折叠（LogicFolding）技术。该技术通过三维空间拓扑重组提升芯片性能，不依赖新光刻工艺。在麒麟2026芯片测试中，晶体管密度从155 MTr/mm²提升至238 MTr/mm²，性能核心能效提高41%，最大时钟频率提升近13%。论文显示，麒麟2027芯片已进入Silicon状态，后续规划包括麒麟2028、2029。AI芯片方面，昇腾990计划在2030年左右引入逻辑折叠，硬件集成预计到2035年提高超过100倍。
推荐理由：华为用‘逻辑折叠’替代光刻进步，在不依赖新工艺下实现代际性能提升，这是中国芯片行业的一个技术转折，做硬件和AI推理的值得仔细看看。
IT之家·人工智能AI 评分6262 微信AI团队模式识别中心论文首获ICASSP最佳工业论文奖
2026年5月，微信AI团队模式识别中心的论文《Less Redundancy: Boosting Practicality of Vision Language Model in Walking Assistants》在西班牙巴塞罗那举办的ICASSP 2026上荣获最佳工业论文奖。这是该奖项自2016年设立以来首次颁给中国企业团队。论文提出的WalkVLM-LR模型专为视障人士行走辅助设计，其核心创新在于减少输出与时间冗余，优化了视觉语言模型的提醒时机。目前模型延迟控制在百毫秒量级，实时性较为可用，但距离实际落地应用仍需进一步优化。
IT之家·人工智能AI 评分5353 Anthropic 最强 AI Mythos 辅助，专家发现苹果 macOS 26.4.1 提权漏洞
安全研究人员借助Anthropic的AI模型Claude Mythos，在苹果macOS 26.4.1系统中发现并构建了一条权限提升利用链。他们从一个普通本地账户出发，结合两个漏洞，最终获得了最高权限的root shell，并成功绕过了Apple Silicon设备上的内存完整性强制（MIE）硬件安全机制。整个研究过程耗时约5天，运行于启用MIE的Apple M5硬件上。研究人员已向苹果通报此发现，具体漏洞细节因仍在审查中而未公开。
Apple Machine Learning Research精选AI 评分6969 实用学习型图像压缩的关键要素
学习型编解码器相比传统硬编码方法的显著优势在于能直接针对人类视觉系统进行优化，但目前尚未出现兼具感知质量与实用性的图像编解码方案。本研究通过全面分析关键建模选择，旨在填补这一空白，探索在感知质量与运行效率间的联合优化方案，并在消融实验中引入了若干新技术。研究进一步采用性能感知的神经架构优化方法，为构建真正实用化的学习型图像压缩系统提供了系统性的设计指南与实验基准。
推荐理由：Apple 这篇调研把感知质量和运行效率同时拉进实做框架，做 codec 或端侧推理的人值得认真读一下。
IT之家·人工智能AI 评分5757 全球首发，三星 Galaxy Watch 手表实现提前预测晕厥
三星与韩国中央大学光明医院的联合临床研究证实，Galaxy Watch 6能高精度预测血管迷走性晕厥。该研究对132名疑似患者进行评估，利用手表的光电容积脉搏波描记法传感器和AI算法分析心率变异性数据，建立的模型可提前5分钟预测晕厥事件，准确率达84.6%。该成果已发表于《European Heart Journal – Digital Health》，是全球首次证明商用智能手表具备此潜力，提前预警有助于患者采取安全措施，减少摔倒导致的继发性损伤。
Sakana AI：BlogAI 评分4343 Sakana AI 提出 TAID 知识蒸馏新方法，打造 1.5B 日语小模型 TinySwallow
Sakana AI 提出 TAID（Temporally Adaptive Interpolated Distillation）知识蒸馏方法，通过随学生模型学习进度动态调整的"中间教师"实现从 LLM 到 SLM 的高效知识迁移，该论文已被 ICLR 2025 接收为 Spotlight。