费森科夫研究所：7台望远镜拼团，天文台也搞三级集成
现代天文观测已是重资产、强协作的工作。哈萨克斯坦费森科夫天体物理研究所提出的 AstroHub，旨在将天文观测从“单机游戏”转变为“组团观测”。
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共 95 篇
三星SEKA-FT：让1.5B基础模型搞定5G根因诊断，准确率直冲94.2%
LLM做5G故障根因分析，最怕的就是一本正经地编证据。三星美研这次把“证据→诊断路径→结论”结构化地塞进微调过程，让1.5B小模型直接干出94.2%准确率。想研究LLM垂直落地与“反幻觉”设计的同学，这篇值得细读。
康奈尔提出VOLM：与其问“是不是AI写的”，不如问“你贡献了啥”
当AI检测器还在纠结"这段文字是不是AI写的"时，康奈尔大学的学者们已经换了个更狠的问法："就算全是AI写的，这里面有多少想法是你先想出来的？"这就像是问一个球员，不是他投进了多少球，而是他比随便从替补席拉上来的人多得了多少分。这篇论文提出的VOLM框架，正试图用棒球统计的智慧，重建人机协作时代的贡献评价体系。
做多模态总被“缺数据”折磨？这个开源工具要把坑全填平
多模态数据香是香，可一到真实世界就缺胳膊少腿。这篇Nature Communications没有堆新算法，而是把“缺数据”这件事系统拆解，做了一个Python包iMML：25+种方法、六类任务场景验证，还把MATLAB/R老代码重写成Python提速近10倍。做多模态研究的朋友，值得先收藏再看。
每年10万个宇宙信号！DSA/Chronoscope让快速射电暴无所遁形
快速射电暴是宇宙中最神秘的瞬变信号之一，它们携带着穿越数十亿光年的宇宙等离子体信息。本文介绍的DSA/Chronoscope巡天项目有望每年捕获约10万个FRB信号，把现有样本量提升两到三个数量级，将彻底改变我们对宇宙重子分布和FRB起源的认知。这是一篇值得所有关心宇宙学前沿的人仔细阅读的硬核论文。
机器人｜Veo 3零训练完成分割推理，视频模型就是视觉基础模型？
大模型靠语言"封神"，但如果视觉才是通往AGI的真路呢？OpenAI、DeepMind、斯坦福等21位学者联合发布白皮书，正面挑战"语言中心主义"——看完这篇，你对AGI路径的理解可能要重构。
最新综述：FPGA压缩加速不协同，25个案例仅1个能横比？
FPGA上跑AI模型，压缩和加速是两件事吗？这篇综述梳理了2015-2026年25个协同设计案例，用五分类法重新组织，结果发现：只有1个案例报告了统一基线的压缩比与精度变化。想快速摸清FINN、HLS4ML、Vitis AI谁更靠谱，这套分类和开放挑战值得一读。
巴克莱、亚马逊、H&M齐翻车：员工监控的隐私红线在哪？
也许有人会问：公司装监控、查邮件，不都是为了保护信息安全吗？确实，本文并不否认监控的正当性。工作场所监控的三大初衷很明确：监控生产力、保护知识产权和其他敏感资产、执行公司政策并满足法律合规要求。
Vibe Coding实测翻车？独立试验减速19%，代码审查时间暴涨441%
Vibe Coding从Karpathy一条推文变成柯林斯年度词汇，只用了一年。这篇综述把123份证据摊开：+26%的同行实验、-19%的独立实测、+441%的审查时间，三组数字互相打架。想搞清楚AI写代码到底是效率革命还是烂摊子制造机，这篇是目前最全面的地图。
马普所新基准：能量-力误差竟会“骗人”？
做电化学模拟的同学注意了：选机器学习原子间势，别再只盯能量-力误差，那可能是一笔“糊涂账”。 EPhEct基准 用图像电荷、LO-TO声子劈裂、界面水偶极、费米能级钉扎四个物理现象给模型做透视，还配好DFT标准答案，是时候给长程静电来一次“专项体检”了。
开源CC BY 4.0：用联合国五步循环在高校推动可持续
这大概是龙哥看过的第一门专门教科研人员“怎么推动组织变革”的开源课程。不谈算力、不讲模型，只谈怎么在真刀真枪的科研机构里把环保热情变成制度成果。适合所有在单位里“想干点事又推不动”的科研人、工程师和学生们。
20人6房间实测，天花板上的FMCW、IR-UWB和Wi-Fi谁更强？
说实话，给卧室装监控这件事，绝大多数人心里都会有点抗拒。哪怕你反复强调"视频只在本地处理"，老人一句"那我上个厕所是不是也被看见了"，直接把你噎回去。但换一种思路呢？
