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剑指“美国版 DeepSeek！”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈：剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法，带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来，想打造“美国版 DeepSeek”。
苹果一口咬死AI不会思考！OpenAI前高管直接开怼：AGI已来，别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
阿里开源 Qwen3-TTS 全家桶！语音设计、克隆、生成全打包，开源 2 天 3K Star！
阿里通义团队开源 Qwen3 - TTS 全家桶，含语音设计、克隆、生成功能，开源 2 天获 3K + Star。它有秒级克隆、语音设计等能力，有 0.6B 和 1.7B 两种规格，双轨架构等技术创新保障性能。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
迈向AI4S 2.0，上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0提供开源基座。其核心科学能力跃升，底层架构创新，科学与通用能力协同发展，还构建了‘算力 - 算法’一体化基座，推动科研范式革命。
三天逆袭，Sora登顶美榜！15秒大片玩疯奥特曼，全网直呼真假难辨
上线三天，Sora APP登顶美国App Store榜首，Sora 2的「客串」功能和物理智能实现音画同步，奥特曼亲自下场被玩坏。Sora 2 Pro一次可拍15秒大片。奥特曼预告两大更新，Sora却带来视频造假隐患。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
CS专业爆冷，失业率达艺术史2倍！年入千万只需5年，大学却在禁Cursor
在AI浪潮下，CS专业情况两极分化，25岁辍学生用不到2年打造百亿美金Cursor，而CS毕业生失业率达艺术史2倍。美国创业机构YC举办圆桌讨论，探讨AI时代职业选择、学校价值等问题。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。