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「10倍工程师」神话破灭？代码免费，懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」，一边是疯狂用AI重构工作流的人，另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限，让「10倍工程师」成新底线，写代码贬值，懂品味的研究值钱，且AI或先改造蓝领行业。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
DeepSeek-V3再发论文，梁文锋署名，低成本训练大模型的秘密揭开了
DeepSeek 发布围绕 DeepSeek-V3 的技术论文，从硬件架构和模型设计双重视角，探讨实现经济高效的大规模训练和推理的方法。介绍了 DeepSeek-V3 的创新设计，如 DeepSeekMoE 架构、MLA 架构等，还给出未来硬件架构设计建议。
Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布
Ilya Sutskever 在访谈中称「Scaling 时代已终结」，指出当前模型存在能力参差不齐、泛化不足的问题。他认为人类情绪类似价值函数，人类学习效率高。未来 AI 发展将进入研究时代，他还分享了 SSI 战略及对 AI 对齐等问题的看法。
DGM：首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。
参数砍到 1B，这个小钢炮拿下多模态第一
面壁智能发布并开源参数量仅 1.3B 的 MiniCPM-V 4.6，虽小但多模态综合能力在 1B 级别中夺冠。它推理快，效率高，靠两大架构创新实现，还为开发者提供完整工具链。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
清华2年前预言，正成为全球共识！Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合，而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设，如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。