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一个月的活一周干完！英伟达世界模型训练速度飙升400%

英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长，无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架，从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，使训练吞吐拉高近 4 倍，还解决多类性能瓶颈，保证训练效果。

Anthropic发布36页AI原生初创企业操作手册，将创业精准拆解为四阶段，剖析如何用Claude Code构建商业护城河。介绍各阶段任务、退出条件、常遇问题及应对策略，强调创始人判断能力重要性。

Figma发布自研Redis代理服务FigCache详细实践，替换旧缓存栈。自2025年下半年上线，实现六个9可用性。它基于ResPC构建，分离前后端，配置灵活，处理Redis Cluster问题，迁移策略可回退。

Anthropic新推出STEM Fellow岗位，招募STEM领域专家驻场三个月，周薪3800美元，用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码，正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而非算力。

在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。

多模态大模型代码能力强，但基础视觉任务常失误。UniPat AI推出极简视觉智能体框架SWE-Vision，让模型用代码弥补视觉短板，在五个主流视觉基准测试达最优。该框架设计独特，开源代码和数据已发布。

华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法，一改传统压缩策略，通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩，为大模型服务小场景提供新路径，论文已被ICLR 2026接收。

开发者分享开源项目Context Mode，它在Claude Code和工具输出间加中间层，采用沙箱隔离和精准检索策略，能节省98%上下文空间，与Cloudflare Code Mode互补，可提升AI从业者工作效率。

截止发文，OpenClaw项目已达192k Star，其衍生的AI Agents社会网络moltbook聚集大量智能体。北邮等团队首次从第一性原理研究，提出“自进化不可能三角”理论，还给出缓解策略。

上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。