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Karpathy最新发文：醒醒！别把AI当人看，它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点，指出大模型是「非生物」智能，其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能，对理解大模型很重要。
让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式
随着MCP生态兴起，一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent，传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式，实验显示指标全面提升，证明工具细节能补足语义。
小扎再出奇招：Meta员工绩效，AI来评判
Meta宣布从2026年起用AI衡量员工绩效，考察员工使用AI提升效率及构建工具的能力。今年还推出AI绩效工具Metamate。其他科技公司也在将AI融入员工工作，网友对此褒贬不一。
Thinking with Video：一种全新的思考范式
在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。
PyTorch 基金会迎来 Ray 项目，并推出 Monarch 简化分布式 AI 开发
2025 年 PyTorch 大会上，PyTorch 基金会宣布 Ray 项目加入，还推出 PyTorch Monarch 简化分布式 AI 工作负载。大会突显基础模型开发对透明度和可复现性的推动，基金会欲成开放式 AI 基础设施核心枢纽。
Python只是前戏，JVM才是正餐！Eclipse开源新方案，在K8s上不换栈搞定Agent
近期，Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’（ADL）。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路，对标专有平台与 Python 技术栈，避免企业‘推倒重来’。
首个自主数据科学的智能体
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
Oracle 推出 MySQL AI
Oracle 推出仅在 MySQL 企业版提供的 MySQL AI，用于处理分析和 AI 工作负载。它有向量存储等功能，新 AI 引擎含四大核心组件。但 MySQL 社区担忧社区版未来及供应商锁定问题。