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梁文锋，Nature全球年度十大科学人物！
权威科学期刊《自然》公布2025年度十大科学人物榜单，梁文锋因DeepSeek模型对AI领域的重要贡献与变革性影响成功当选。此外，中国研究员杜梦然也因相关研究入选，还有多位其他领域人物因各自成就上榜。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
规范驱动开发：瀑布模型回潮
规范驱动开发（SDD）重拾编码前写大量文档理念，虽为AI编程提供框架，但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求，指出SDD存在诸多不足。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
曾经的“芯片之王”，如今在哪里？
文章探讨曾经芯片霸主Intel现状，分析其面临困境。虽有技术能力，但在财务、文化、客户关系等方面存在问题，还错失移动芯片代工与AI芯片发展机会。美国政府对其股权投资，引发市场机制与战略考量的讨论。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
吴恩达关注的Ling-1T背后，蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T，其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方，从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型，还分享失败教训，提供开源SOP。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
夸克做ChatBot，为什么是现在？
AI行业曾有“垂直Agent幻觉”误区，重演App时代“功能碎片化”老路。而模型趋势是泛化与整合。10月23日夸克上线“对话助手”，其此时入局是基于技术、竞争和交互形态三重判断，且有模型和系统双重保障。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。