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调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
能识图、看视频，也能理解软件界面：蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
卡帕西推荐的AI Coding指南：3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南，由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略，即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工，还分享实用小技巧。
谷歌黑魔法，没人能看懂的Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash速度快3倍且智力超Pro，但没人明白其更「聪明」的原因。它打破「参数即正义」逻辑，在多项测试领先。谷歌或靠TPU、算法、数据优化，还可能用了Titans架构，有重大战略意义。
1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」，柏拉图又赢一回？
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间，表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象，还有多种应用可能，但也有局限性。
AI到底会不会取代我们的工作？
作者分析2023 - 2025年10月近1.8亿份全球招聘启事，发现2025年总招聘岗位降8%。创意执行岗、基层员工岗位减少，而创意策略岗、高层领导岗位降幅小。客服、软件工程师岗位较坚挺，机器学习等岗位逆势增长。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
「All in AI」的 Shopify，分享了他们的全员 AI 落地实践，全是干货
Shopify 三个月前决定「All in AI」，副总裁 Thawar 分享公司引入 AI 的策略、提升效果与三个「反直觉」见解。如全员无差别用 AI、让 AI 展示思考过程、重视新手等，还给出多个工作流案例。