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硅谷AI研发精英，每周需工作100小时
在中美争夺AGI“圣杯”进程中，顶尖AI研究员虽拿着高薪，但脑力劳动强度极高。《华尔街日报》披露，硅谷研究员和高管每周工作80到100小时成常态，这虽推动突破，也让从业者面临身心考验与人才流失风险。
不卷速度卷验证，陈天桥MiroMind精准预测15天后黄金价格
陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，在基准测试中表现优异，超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强，在科技金融等专业领域也表现亮眼，还能承担真实长链条智力任务。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
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。
实测GPT-5：写作坠入谷底，编程一骑绝尘。
文章记录了GPT - 5的发布情况，介绍其系统构成、减少事实幻觉和谄媚行为等改进，也提到跑分、性格设置等。实测发现写作和情商不如GPT - 4.5，但编程能力强，还感慨AI发展之快。
大模型终于能“听懂”云操作了？
本文介绍通过MCP Server和大模型结合实现云产品管理的自然语言操作。作者分享上手体验、探究原理、进行代码验证，解决使用问题，还提出后续优化方向和未来展望，如拆分MCP Server、建立云产品Agent等。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。
软件不再卖给人，而是智能体！900 亿风投教父摊牌：Cursor 要“死”了，英伟达遇劲敌
900亿风投教父Jerry Murdock在播客中分享投资经验，指出软件采购将转向智能体主导，Cursor产品显过时，开源社区和ASIC芯片将冲击英伟达，AI或替代白领岗位，强调适应变化对企业和投资者很重要。