California Institute of Technology
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5 天有情绪数据
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新AI模型提供对三维视频生成和动力学的增强控制
研究人员正在探索控制和理解视频生成的新方法。一种方法，Generative Cinematographer (GenCine)，允许艺术家通过指定路径和使用局部三维运动手柄来创作三维摄像机和物体运动。另一项开发，4Director，使用具有重建网格的显式四维场景表示来实现对摄像机和物体运动的精确控制，优于先前的方法。此外，DynaTokens 提供了一种轻量级的方法，通过使用可学习的场景特定令牌来教授现有摄像机控制视频模型动力学，从而…
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加州理工学院创立的PrismML为微型LLM筹集2225万美元
PrismML，一家源自加州理工学院的初创公司，已获得2225万美元的种子资金。该公司计划开发能够运行在个人电脑和智能手机上的紧凑型大型语言模型（LLM）。其核心技术专注于压缩AI模型，以便在无需大量计算资源的情况下实现更广泛的可访问性。
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PrismML 缩小 LLM 以用于 PC 和智能手机，性能保留率达 98%
PrismML 开发了一种新颖的压缩技术，可在保留大部分性能的同时显著减小大型语言模型的尺寸。他们最新的 Bonsai 2.27B 模型将 Alibaba 的 Qwen3.8 27B 模型压缩了 9-10 倍，使其足够小，可以在个人电脑甚至智能手机上运行。该公司由 Caltech 研究人员创立，旨在未来将这种“三元”权重压缩应用于更大的模型，从而实现更易于访问和更私密的 AI。
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菲尔兹奖得主因研究不端和目标不一致与人工智能公司发生冲突
二十五位菲尔兹奖得主（数学界的最高荣誉）签署了一项声明，指出人工智能公司的目标与数学界的数学研究目标严重脱节。此前，加州理工学院的数学家们在一封公开信中指责人工智能公司存在研究不端行为，因为它们在未经适当署名或验证的情况下发布人工智能生成的结果。OpenAI 已因这些担忧撤回了对一个人工智能辅助数学黑客松的赞助，这凸显了人工智能发展与学术数学研究之间日益增长的紧张关系。
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Y Combinator总裁敦促美国AI实验室蒸馏前沿模型
Y Combinator总裁Garry Tan倡导美国开放权重AI实验室蒸馏其前沿模型。这一过程将创建更小、更高效的强大AI系统版本，使其更易于访问和使用。关于此实践的辩论涉及考虑其对美国AI开发和可访问性的影响。
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OpenAI 因对人工智能在数学领域作用的反对而退出加州理工学院数学马拉松 · 追踪 8 个来源
在大量数学家对人工智能在数学领域“严重不匹配”及其对该领域潜在的破坏性影响表示担忧后，OpenAI 已撤销对加州理工学院数学马拉松的赞助。数学家的公开信强调了人工智能研究实践中的问题，导致 OpenAI 决定撤回其资助。尽管 OpenAI 撤资，但该活动预计将继续获得包括 Anthropic 和 DARPA 在内的其他支持者的支持，尽管 OpenAI 每支队伍 10,000 美元的贡献的确切财务影响尚不确定。
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Caltech Mathathon、Apple活动和Nothing CEO的承认
Caltech正在举办其首个专注于高等数学的黑客马拉松，名为Mathathon。另外，Apple正准备在2026年9月举行其年度硬件发布活动，届时可能会推出新CEO和折叠iPhone。在其他科技新闻中，Nothing的CEO Carl Pei承认该公司需要改进其产品，尤其是在臃肿软件方面。
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AI 物理模型：加州理工学院教授开创结构驱动方法
加州理工学院教授 Anima Anandkumar 开创了复杂物理系统 AI 模型的发展，挑战了规模是 AI 进步唯一途径的普遍观念。她的工作，特别是 FourCastNet 和 Neural Operators，表明即使在数据集有限的情况下，融入物理定律和归纳偏置也能在天气预报和聚变等领域取得准确预测。这种方法与语言模型中占主导地位的、依赖大量 token 的方法形成对比，为构建物理学基础模型提出了另一条结构驱动的路径。
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Caltech 的 Anima Anandkumar 在播客中讨论物理世界的宽容度
加州理工学院的 Anima Anandkumar 在一期播客中讨论了物理世界令人惊讶的宽容度。谈话中涉及了 NFL Sunday Ticket 和 YouTube 平台相关的话题。
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Bonsai 27B 模型将 Qwen 3.6 压缩至手机大小，在代码任务上表现出色
一个名为 Bonsai 27B 的新模型，由加州理工学院分拆出来的 Prism ML 公司开发，通过积极压缩 Qwen 3.6 模型而创建。这种压缩使得模型能够装进手机，将其大小从约 54GB 减少到 4GB 以下。虽然 Bonsai 的 1 位和三元版本在事实回忆方面表现不佳，但在编码任务上的表现与原始模型相当，甚至在创意代码生成方面也显示出潜力。
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SophiaSpace 和 Caltech 为 AI 热管理申请轨道数据中心专利
SophiaSpace 和 Caltech 获得了一项关于新型轨道数据中心设计的专利。这种创新方法旨在解决太空中大量 AI 数据处理芯片产生的热量消散这一重大挑战。该专利侧重于管理这些地外设施内热负荷的方法。
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作者警告：人工智能的生产力提升可能是自欺欺人
作者认为，对人工智能，特别是大型语言模型的狂热，可能导致个人在生产力提升方面欺骗自己。文章引用了理查德·费曼“不要欺骗自己”的原则，以及一项研究表明使用人工智能的开发人员实际上效率更低，从而质疑了人工智能驱动生产力的轶事证据的有效性。文章还触及了人工智能运营成本的不可持续性以及潜在的经济调整，暗示当前人工智能的使用可能受到大量补贴，其真实成本可能会阻碍采用。
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到 2030 年，AI 的峰值用水量可能使美国水务系统付出 580 亿美元的代价
AI 的大量用水量带来了重大的基础设施风险，到 2030 年可能需要在美国水务系统中投入 100 亿至 580 亿美元。虽然单个查询的用水量经常被争论，但对公用事业公司来说，关键因素是峰值日用水量，在炎热天气下，峰值日用水量可能比年平均用水量高出六到十倍。这种峰值用水量需要基础设施，而这些基础设施可能一年中大部分时间都处于闲置状态，将财务负担转移给当地水务系统。
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AI模型在iPhone上运行，将270亿参数压缩至4GB以下
PrismML是一家从加州理工学院分拆出来的初创公司，开发了Bonsai 27B，一个拥有278亿参数的AI模型，能够处理文本和图像，并可直接在iPhone上运行。这是通过一种极端的量化技术实现的，将大多数参数压缩至单个比特，从而将模型的内存占用显著缩小至4GB以下，同时保留了90%以上的原始性能。虽然事实回忆能力受到影响，但推理和编码能力依然强大，并且设备端运行提供了零查询成本、增强的隐私和离线功能等优势，吸引了包括Apple在内的公司关注。
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初创公司将 270 亿参数 AI 模型压缩至可在 iPhone 上运行
Khosla 投资的初创公司 PrismML 开发了一种方法，可以显著压缩大型 AI 模型，使其能够在 iPhone 等移动设备上运行。他们压缩后的阿里巴巴 Qwen 3.6 模型（拥有 270 亿参数）现在足够小（低于 4GB），可以在 iPhone 17 Pro 上运行，执行聊天、推理和编码等复杂任务。这项源自加州理工学院研究的突破旨在将 AI 处理从云端转移到本地设备，从而从根本上改变 AI 经济。
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随着中微子干扰遮蔽WIMP探测，暗物质搜寻范围扩大
物理学家们正在扩大对暗物质的搜寻范围，因为目前的实验，例如那些在地下深处使用液态氙探测器的实验，越来越多地探测到的是中微子而非那些难以捉摸的粒子。这种“中微子迷雾”使得在先前预期的地方寻找弱相互作用大质量粒子（WIMPs）变得困难。在大型强子对撞机（Large Hadron Collider）等设施以及地下实验中缺乏直接探测，促使了包括量子传感器和轴子探测实验在内的各种新搜寻策略的出现，这反映了在理解宇宙构成方面，研究方法已从狭窄的焦…
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NASA 为喷气推进实验室寻求新管理者
NASA 正在启动一个竞争性招标流程，以确定在与加州理工学院的合同于 2028 年结束后谁将管理喷气推进实验室 (JPL)。自 1936 年 JPL 成立以来，此举尚属首次，旨在探索替代管理方法可能带来的好处，包括提高绩效、创新和效率。考虑到太空经济的增长和竞争市场的潜力，该机构正在寻求各方回应，合同估值约为 300 亿美元。
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毅力号火星车在污染担忧中拍摄火星自拍照
NASA的毅力号火星车已从火星拍摄了第六张自拍照，展示了杰泽罗撞击坑以西具有科学吸引力的地形。该火星车正在探索被称为‘Arathusa’区域的古老岩层和潜在的火山岩脉。与此同时，一项新研究强调了日益增长的卫星发射对气候令人担忧的影响，特别是来自SpaceX等公司的发射，这些发射可能在2029年前向高层大气中沉积大量烟尘。
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量子计算的进展加速了PQC风险，但即时数据泄露是更大的威胁
一位网络安全专家指出了两个紧迫的威胁：后量子密码学（PQC）的加速时间表以及当前系统中即时数据泄露的风险。虽然量子计算的进展正在推动PQC的转型，但作者认为许多组织忽视了“立即收获，立即阅读”这一更紧迫的危险，即敏感数据已经在应用程序、数据库和AI工作流中以明文形式可访问。这种即时的漏洞意味着攻击者或内部人员无需等待未来的密码学突破即可访问和利用数据。
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AI简历显示性别偏见，女性简历被认为“弱”
一项最新研究显示，AI生成的相同简历在性别方面被感知的方式不同。当简历是为女性候选人生成时，审阅者更有可能质疑她的可信度和能力，一些反馈甚至暗示她自己都写不好简历。相比之下，男性候选人的AI辅助简历被视为他只是需要帮助，并获得了97%的认可率。这种差异凸显了对AI性别差距的担忧，女性在使用AI工具时可能面临更大的惩罚和更严厉的评判，从而可能阻碍其采用。