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前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
谁说老实人赚不到钱？Claude用一张3500亿的支票打脸OpenAI
2026开年，Anthropic计划融资100亿美金，估值从1830亿涨至3500亿。曾因理念分歧从OpenAI出走的Amodei兄妹，带领Anthropic专注技术与AI安全，在营收、性能等方面反超OpenAI，上演逆袭。
英伟达、英特尔和AMD芯片同台竞技：CES 2026各自都展示了怎样的实力
全球最大消费电子展CES 2026上，英伟达、英特尔和AMD发布新品，AI算力芯片竞争演变为平台架构全面战争。英伟达推Rubin计算平台，英特尔发布第三代酷睿Ultra系列，AMD展示Helios平台及相关产品。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
关于Claude Skills，我给你写了份82页的白皮书
作者关注Claude Skills功能已久，使用后感受是它让Claude学会按需加载。还解析了Skills、MCP、Sub - agents区别，指出有人认为Skills比MCP更重要，最后介绍82页白皮书内容及获取方式。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
我国Chiplet产业的真实水位与全产业链突围
国内Chiplet市场快速增长，但与国际仍有差距。国家和地方给予政策与资金支持，多个联盟推动标准化。企业在设计、封测、EDA等领域积极布局，但面临核心技术、设计测试、产业链协作等挑战。
OpenAI：如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora
OpenAI发布工程博客，揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一，24小时内用户生成超百万视频，开发过程耗约50亿tokens，崩溃率仅0.1%。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。