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老黄爆改英伟达，Salesforce一次招千人！智能体时代应届生机会来了

Salesforce CEO Marc Benioff要招1000名应届生或实习生，IBM北美入门级岗位扩招3倍，麦肯锡等也在扩招。智能体时代新入门岗位诞生，应届生定义将被重写，会与agent协作的人是企业争抢对象。

最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。

Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。

红队安全创业公司CodeWall的AI智能体，花20美元Token费、运行2小时，自主选麦肯锡为目标，攻破其「数字大脑」Lilli，获4650万条聊天记录等读写权限，暴露AI安全隐患。

文章推荐开源记忆项目MemOS，它是为智能体打造的记忆操作系统，能让AI有长期记忆体系。作者用其30分钟做出AI备忘录应用，还介绍了MemOS框架，称它是AI转变的关键基建。

字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。

语音合成技术在大语种发展好，但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案，构建泰语数据集，经先进预处理，其TTS模型效果好，有零样本克隆能力。

OpenAI研究员Hyung Won Chung离职后发声，认为AI是人类历史上最强大杠杆，结合人力与科技优势。它能提升个人学习效率，智能体作为复合杠杆让小团队创造大价值，还能加速社会科学进步。

现有大型视觉语言模型（VLM）在实时场景表现不佳，宁波东方理工大学沈晓宇团队提出TaYS，让VLM从“帧文交错”切换到“并行”，实现“边看边想”，在准确性和延迟上表现出色，推动VLM走向更真实应用。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。