NeurIPS 投降了！ 本来上周出了在实体清单（包括华为/移动/大疆）工作的个人无法投稿的规定，被大量国人抵制，现在服软了！ NeurIPS 傻逼不是第一次了，本来叫 NIPS 挺好听的，前几年听了白左的话，说发音太像“Nipples”（乳头）改了名。

今年NeurIPS，分母炸了。 NeurIPS 五年前一万篇投稿，现在两万五以上。AAAI 上一轮拒掉 82%。 接收名额基本线性增长，投稿量是指数的。我们面对的是队伍长了三倍。同一篇稿子放三年前可能就中了，放今天直接寄。 一篇 NeurIPS 投稿背后典型配置是3–5 个人、十几人月、几万刀算力、一个审过上百篇稿的资深作者在最后一周把所有会让审稿人皱眉的地方磨平。如果你是一个人、本科生，又没导师，没有任何一个环节有人拦你一下。 所以，很多时候差的不是脑子,是基础设施。

给前沿 Agent 六天、3000 美元 API 额度和 GPU，它能独立做出一篇 NeurIPS 级论文吗？ 这篇论文给出的早期答案很冷静： 代码能写，实验能跑，真正的研究问题却没有被推进。 作者提出了一种「影子评估」：拿两篇尚未公开的 NeurIPS 2026 投稿，只把核心研究问题交给 Agent。由于原论文还未公开，它无法直接检索答案，最后再由原作者按顶会标准评审。 Agent 独立完成了工程工作，但两篇最终都被明确拒稿，总评分分别只有 2/6 和 1/6。 最关键的问题集中在科学判断上。 它们很难判断证据是否足够，遇到研究设计问题时缺少新的解法，也不擅长从已经投入很多时间的错误方向中彻底退出。 更有意思的是，AI 自评其实多次指出了这些问题。Agent 往往只会补充限制说明，继续沿着原来的路线推进，很少真正重做研究设计。 我觉得这篇最有价值的地方，是它把科研 Agent 从「优化一个明确指标」，拉回了真正开放的研究过程。 样本目前只有两个案例，结论还很早。但它至少提醒我们： 今天的 Agent 已经很像执行力很强的研究助理。距离独立研究者，仍然差研究品味、证据标准和及时推倒重来的能力。 会做实验，和知道什么实验值得做，中间还隔着真正的科研能力。 📎 arxiv:

🧪 炸裂！这个开源项目能把论文、新闻和监管文件自动整理成随时查得回来的量化研究知识库 GitHub 上 2.6K stars，对应论文 arXiv 2509.21507，已被 NeurIPS 2025 GenAI in Finance Workshop 接收。 做量化研究，真正吃时间的不是建模，是天天翻 arXiv、盯新闻、扒监管文件，看完记两笔，过一个月想找回某个结论，只能在截图和笔记里大海捞针。QuantMind 把这些材料处理成带类型、带引文、带时间戳的结构化知识，论文用 PaperFlow 收，新闻用 collect_news 收，批量丢进去用 batch_run，随手粘一段文字也能解析。 存下来之后本地就能语义搜索和推理式检索，找的是结论，不是关键词。工程上也不含糊，验证脚本按固定顺序跑代码检查、类型检查、导入边界检查和测试，持续集成用的是同一个脚本。评测基准 quantmind-bench 和 SEC 文件采集还在路线图上，暂时没有评测结果。 研究做久了才发现，稀缺的不是信息，是查得回来的信息。 GitHub：

SLAS（Society for Laboratory Automation and Screening，国际实验室自动化与筛选学会）是全球实验室自动化、高通量筛选（HTS）、药物发现和 AI + Wet Lab 最重要的行业组织之一。 如果说 NeurIPS、ICML 代表 AI 算法的发展方向，NVIDIA GTC 代表 AI 算力的发展方向，那么 SLAS 正逐渐成为 AI for Science 和 AI 驱动 Wet Lab 的产业风向标。 今年的 SLAS Europe 2026，行业关注点发生了明显变化。从模型性能转向实验室现实。 数据质量（Data Quality）、系统互联（Interoperability）、实验执行（Lab Execution）、自动化基础设施（Automation Infrastructure）成为会议最频繁出现的关键词。 行业开始意识到，AI 已经不是最大的瓶颈。真正的瓶颈是实验室。 过去几年，AI 可以轻松设计数百万个候选分子，但这些候选分子最终仍然需要实验验证。真正限制研发效率的，不是模型还能提升多少，而是实验能否更快完成、数据能否高质量产生、结果能否快速反馈。 AI 本身已经开始走出 super Cycle，但对ai驱动的生命科学来说，模型越来越成熟，实验能力开始成为新的稀缺资源。 新的关键词是Orchestration。（是不是有点耳熟？） 过去谈实验室自动化，更多指的是 Automation。 自动移液机器人，自动培养，自动筛选。。。 今天讨论是整个实验室如何作为一个整体协同运行。 Automation 关注单个设备，Orchestration 管理整个实验室。 未来实验室越来越像数据中心。AI、机器人、仪器、数据库、分析平台需要组成一个连续运行的系统，而不是一堆独立设备。 整个流程开始变成：AI 提出假设、自动设计实验、机器人执行实验、仪器产生数据、AI 分析结果、重新设计下一轮实验、不断循环。 这就是 Closed-loop Lab。真正重要的不是机器人，而是整个实验流程能够形成闭环。 因此，API 开始成为新的基础设施。未来 Agent 不仅需要调用大模型，还需要调用实验室、调用仪器、调用机器人、调用分析平台。 没有统一 API，Agent 无法真正操作实验室。没有数据接口，AI 无法形成反馈。 未来实验室的核心竞争力，是谁拥有最好的 Instrument API、Workflow API 和 Data API。 AI 与 Wet Lab 的融合，本质上就是数字世界和物理世界之间建立统一接口。 这也是为什么 LIMS、ELN、SDMS 这些实验室的信息化软件，未来，它们更像 AI 的长期记忆。 LIMS（Laboratory Information Management System）负责管理样品、实验流程和实验结果。 ELN（Electronic Laboratory Notebook）负责保存实验设计和研究记录。 SDMS（Scientific Data Management System）负责管理科学仪器产生的大规模原始数据。 未来 AI 并不是直接读取 PDF 或 Excel，而是直接调用这些系统，理解过去所有实验历史，设计下一轮实验。 实验室开始从事后分析（Reactive）进入预测干预（Predictive）。Agent 不再只是分析实验，而是开始参与实验。整个行业也越来越认可一个现实，Wet Lab将越来越重要（这点从wet lab大牛最近加入anthropic也可以看出）： 模型必须经过实验验证。 实验不断产生真实数据。 真实数据继续训练模型。 模型再提出新的假设。 Hypothesis → Experiment → Learn → Hypothesis。 这个循环无法被跳过，这就是未来的Closed-loop Lab 对于接下来的ai驱动生物科学的重要节点，最值得关注的可能是实验室基础设施。 高通量实验平台、实验室机器人、液体处理系统、LIMS、ELN、SDMS、Workflow Orchestration、Lab OS、Connected Lab、Closed-loop Lab，这些过去相对边缘的领域，正在成为 AI for Science 最重要的新基础设施。

《收藏！2026下半年最值得关注的10场AI大会》⭐ 号外！号外！🥳 继昨天Biteye整理了Web3下半年的跑会指南后，经 @xingpt 老师催更，我们加急整理出了2026年后半年的AI跑会指南！ 从 OpenAI、NVIDIA，到阿里、华为、微软、AWS，再到 NeurIPS，接下来几乎每隔一阵就会有一场重磅活动。 👇如果你下半年有AI跑会计划，这份指南可以直接收藏！ 一、【大模型与开发者生态 】🔥 1⃣OpenAI DevDay 2026 ⏰️时间：9月29日 🗺️ 地点：美国·旧金山 🏢 形式：线下开发者大会 + Keynote线上直播 💼 适合人群：AI开发者、技术创业者、工程师、产品负责人 ⭐ 亮点：下半年最值得蹲新品的一场。核心关注新模型、API、Agent、开发工具和AI应用开发范式。 🔗 报名链接： 2⃣2026 云栖大会 ⏰️时间：9月22日—24日 🗺️地点：杭州 🏢形式：线下主论坛 + 140+分论坛 + 大型科技展区 💼适合人群：AI开发者、创业者、产品经理、企业技术负责人、投资人 ⭐亮点：重点关注Qwen、Agent、AI Coding、云计算和Physical AI，适合看阿里系AI技术和产业生态的新进展。 🔗报名链接： 二、【AI算力与基础设施 】🔥 1⃣NVIDIA GTC Berlin 2026 ⏰️时间：10月20日—22日 🗺️ 地点：德国·柏林 🏢 形式：线下技术大会 + 黄仁勋Keynote直播 💼 适合人群：云计算工程师、AI开发者、企业技术负责人、架构师 ⭐ 亮点：重点关注GPU、AI Factory、推理、Agentic AI、机器人、Physical AI。 🔗报名链接： 2⃣HUAWEI CONNECT 2026 华为全联接大会 ⏰️时间：9月17日—19日 🗺️ 地点：上海世博展览馆、世博中心 🏢 形式：线下大会 + 峰会 + 技术论坛 + 展区 💼 适合人群：企业技术负责人、云计算/算力从业者、开发者、政企数字化团队 ⭐ 亮点：重点关注昇腾算力、AI基础设施、Agentic Computing、华为云、企业智能化。 🔗报名链接： 三、【企业AI与云端落地 】 1⃣AWS re:Invent 2026 ⏰️时间：11月30日—12月4日 🗺️ 地点：美国·拉斯维加斯 🏢 形式：大型线下大会 + Keynote直播 + Workshop 💼 适合人群：云计算工程师、AI开发者、企业技术负责人、架构师 ⭐ 亮点：全球云计算领域最重要的大会之一，AI已经成为核心板块。重点关注Bedrock、Agent、SageMaker、AI推理、Trainium以及企业AI基础设施。更适合看“大模型怎么真正被企业部署”。 🔗报名链接： 2⃣Microsoft Ignite 2026 ⏰️时间：11月17日—20日 🗺️ 地点：美国·旧金山 🏢 形式：线下技术大会 + Keynote + Hands-on Lab ⭐ 亮点：重点看Copilot、Azure AI、Agent和Microsoft 365，是观察微软企业AI生态的核心大会。 🔗报名链接： 四、【AI创业与融资 】🔥 1⃣TechCrunch Disrupt 2026 ⏰️时间：10月13日—15日 🗺️ 地点：美国·旧金山 🏢 形式：创业大会 + Startup Battlefield + AI专题舞台 💼 适合人群：AI创业者、Founder、VC、BD、产品团队 ⭐ 亮点：融资和创业资源密度很高，适合看硅谷AI创业趋势、找项目和对接投资机构。 🔗报名链接： 2⃣Web Summit Lisbon 2026 ⏰️时间：11月9日—12日 🗺️ 地点：葡萄牙·里斯本 🏢 形式：超大型科技大会 + AI Summit + 创业展区 💼 适合人群：AI创业者、VC、产品团队、增长和BD团队 ⭐ 亮点：重点不是“最前沿模型”，而是AI创业、融资、AI产品、SaaS和全球创业生态。适合找项目、找投资趋势以及观察AI创业公司到底在做什么。 🔗报名链接： 五、【具身智能与前沿研究 】🔥 1⃣AGIC 2026 深圳国际通用人工智能产业博览会 ⏰️时间：8月26日—28日 ⭐ 地点：深圳国际会展中心（宝安） 🏢 形式：线下展览 + 论坛 + 新品发布 + 机器人体验 💼 适合人群：AI创业者、机器人/具身智能团队、AI硬件公司、投资机构 ⭐ 亮点：重点覆盖具身智能、人形机器人、大模型、AI Agent、国产算力、脑机接口和AI硬件。相比纯论坛，它最大的优势是现场实物和Demo多，很适合拍视频、找机器人和AI硬件选题。 🔗报名链接： 2⃣NeurIPS 2026 ⏰️时间：12月6日—12日 🗺️ 地点：澳大利亚·悉尼，另有巴黎、亚特兰大Satellite 🏢 形式：学术主会 + Workshop + Poster + Satellite会议 💼 适合人群：AI研究员、博士生、实验室、基础模型团队、技术投资人 ⭐ 亮点：全球AI研究风向标之一，适合看推理、多模态、Agent、World Model、机器人等下一阶段前沿方向。 🔗报名链接：

帮朋友的一个 AI 初创公司发个招聘贴，base 北京，急需实习生。 投的时候可以在邮件里标注一下是从这个推文看到的。 公司介绍如下： Moodio （ CMU 中美团队孵化的 AI 视频创意平台，专注于专业影视创作。团队成员来自 CMU、MIT、Meta、字节跳动等，长期深耕 AI 视频生成、理解与创作，并与数百位职业影视人、导演、摄影师和广告团队深度合作。 Moodio 已获得多家头部美元基金千万级融资。团队数十篇获奖研究成果入选 CVPR、NeurIPS 等顶会，开源模型在 Hugging Face 下载超过 200 万次，并被 DeepMind、xAI、字节、Kling等前沿视频实验室采用。 Moodio不想做另一个千篇一律的“AI 工具”，而是一个真正懂创作、服务专业创作者的AI Agent。我们也希望AI能降低影视创作的门槛，保留创作的乐趣，让不同地方、不同背景的人更容易一起做出好作品。 目前Moodio在招： 📊AI产品经理PM（北京线下实习生） 📈AI产品增长营销运营（北京线下实习生） 🧑‍🎨UI/UX设计师（北京线下实习生） 在这里工作，Moodio提供： 💰有竞争力的薪资+转正后有早期股权/期权 📚每年充足学习、token基金 🎬中美一线影视行业资源全开放 🌍可提供美国CMU教授的推荐信（用于留学或绿卡申请） 🎉如果你热爱创作，渴望用技术和设计推动行业进步，欢迎加入Moodio！ 📮自我介绍+简历/作品集/网站，投递至：zhiqiu.lin@moodio.art

全球AI最顶级的四所大学：斯坦福、CMU、UC Berkeley、南京大学 全球经典三部AI教材：deep learning、PRML、西瓜书 全世界四位AI领域开拓者：Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun、周志华 全球AI产业爆发四大城市：湾区、伦敦、北京、南京 全球四大AI顶会：NeurIPS、ICML、ICLR、 江苏省人工智能产业联盟成立大会

被字节开除并起诉的老哥，创业估值 2 亿了。 此前因在字节上班，不满团队资源分配，通过篡改代码等，恶意攻击内部项目，而被字节开除的实习生田柯宇。 最新消息已在世界模型领域创业，并拿到多位天使投资人投资，估值 2 亿，他目前也是北大博士，NeurIPS 24 最佳论文奖获得者。

被字节开除的实习生田柯宇，在世界模型领域创业，融资数千万美元，估值2亿美元！ 知情人士消息，因为攻击大模型训练事件而被字节开除的实习生田柯宇已经在世界模型领域创业，并拿到知名VC的投资。田柯宇的创业项目是世界模型方向，由五源资本合伙人孟醒孵化并投资，整体融资金额数千万美元，估值约2亿美元。 田柯宇是北京大学博士研究生、字节跳动前实习生，因 2024 年篡改代码攻击模型训练被字节起诉索赔 800 余万元，同期获 NeurIPS 最佳论文奖并担任北京蓝炭网络科技法定代表人。 就在被字节起诉10天后，12月4日，田柯宇在NeurIPS 2024上，获得最佳论文。在这篇最佳论文中，田柯宇和其所在团队首次提出了一种新的图像生成框架，这个框架在图像合成的质量、多样性、数据效率和推理速度方面首次超越了强大的扩散模型，并且具有很好的扩展性和零样本任务泛化能力，并且这个项目已经在Github上积累了4.4k多颗星。