AI行业动态：大模型革新与内容治理并进
1、MiniMax推出M3大模型：首创新MSA结构并支持百万上下文，全面开放源代码向国际顶级看齐2、全球首个全模态物理AI模型Cosmos3问世，英伟达携手行业龙头共建宇宙联盟3、六一期间千问APP用户“选礼”咨询量一周激增260%4、小红书重拳出击！已处理超120万AI自动账号，清理18万篇伪造内容4、4月抖音新增AI短片超4.4万部为真人作品13倍，但热度破亿比例仅0.6%6、从音乐创作到“氛围编码员”，胡彦斌发布社区应用「彦火」7、LobsterAI发布图像视频大模型矩阵 一次性整合四大主流视觉生成
人工智能赋能燃烧研究：从解析火焰到系统优化
作者：晴天燃烧研究向来是一项极具挑战的任务。火焰内部交织着流动、热传递、物质交换、化学反应、辐射、湍流波动及污染物产生。尽管看似只是火焰，其背后实则是一个强耦合、多尺度且非线性的物理化学体系。引入人工智能并非为了取代物理法则，而是旨在加速对这一复杂系统的理解、预测及优化过程。简而言之：AI 并不旨在“凭空创造燃烧定律”，它更适合从实验、仿真及机理中汲取规律，并将其应用于快速预测与优化。燃烧难题的难点主要体现在三个方面。首先，跨度巨大。从分子层面的反应到湍流火焰，从微秒级的化学反应到秒级的设备运行，燃烧过程
AI 气候模型新纪元：AIMIP 第一阶段评估报告
（加 EarthAi 微信交流群 + 商务合作，请备注：姓名 - 行业 - 单位）这项研究标志着人工智能气候模型发展历程中的一个关键节点——AIMIP（人工智能天气与气候模型比对项目）第一阶段正式拉开帷幕。AIMIP 的提出，核心旨在解答一个根本性问题：当 AI 模型开始尝试"模拟"地球气候系统时，其可靠性究竟如何？传统气候科学主要依托物理基础模型（例如 CMIP 系列），这些模型基于流体力学、热力学等物理法则构建，并经过了数十年的验证。然而近年来，以 NeuralGCM、ACE2、DLE
AI赋能电池全生命周期：梯次利用、回收与再制造
【论文链接】https://doi.org/10.1038/s44359-026-00167-0【作者单位】清华大学&查尔姆斯理工大学&国际科技创新中心【论文摘要】锂离子电池在退役后往往仍能保有约70%–80%的额定容量，因此在供应链层面既带来经济成本，也引发环境压力。虽然梯次利用、回收以及再制造能够把这些本可被浪费的剩余价值重新转化为可用资源，但由于缺少对电池退役状态的可信数据，上述路径难以顺利落地，也就很难形成关于“是否采用”“何时启动”“以何种方式处理”的科学判断。在本篇评述中，作者