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李飞飞第一篇「触觉」论文：机器人会盲摸麻将了
李飞飞等全明星阵容关注灵巧手研究，提出T-Rex模型。其通过给触觉单独开通路等方式解决触觉加入难题，在真实任务中表现出色，还为灵巧手领域带来从机身分化、启发专用场景应用等变化。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算，处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤，对比性能，还给出常见问题解决办法，能显著提升运行效率。
数据蒸馏的双重突破：从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中，数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能，但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案，且代码已开源。
吴恩达来信：AI 技能正在重新定义优秀开发者的标准
吴恩达指出市场对懂 AI 的开发者需求大，应届生失业率上升。面试看重利用 AI 辅助开发等能力，具备这些技能的人效率远超传统开发者，AI 工程正掀起变革，基础与 AI 知识结合造就高效开发者。
Veo 3全网实测惊艳所有人！DeepMind CTO：规模是AGI全部吗？
谷歌推出视频生成模型Veo 3，一句提示词就能打造电影质感短片，还能音画同步，引发网友惊叹。DeepMind CTO在访谈中表示，规模非AGI唯一要素，还提及Deep Think模式及Veo 3进展等。
7000 亿砸 AI，95% 失败：这一轮可能不会再造"电力时代"
文章指出本轮 AI 革命与前几次不同，虽资本大量涌入，但新需求少，多是降本和耗电。分析了其经济影响，如通缩压力、鲍莫尔病反转、K 型分化等，还给出个人发展建议。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文，梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑，分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣，给出架构选型建议，强调架构应与问题复杂度匹配。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。
他为500强造出冠军「AI裁员机器」！然后，把自己裁掉了
Donald King在普华永道为500强客户打造AI智能体，刚获OpenAI黑客松比赛第一名，2小时后就被裁。他创业成立AI营销机构，称被裁是好事，还建议失业者扩展人际网络。
95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？
文章指出 95% 企业 AI 落地失败，痛点在于认知难对齐、技术业务错配、价值度量模糊、数据底座不佳。阿里云蒋林泉等 CIO 探讨解法，提出 RIDE 方法论，还分享太古可口可乐、顺丰等企业的 AI 落地经验与智慧。