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OpenAI算力账单曝光：70亿美元支出，大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计，去年OpenAI计算资源支出70亿美元，多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力，大多用于幕后研究和实验，非爆款模型的最终训练，也解释了其2024年亏损原因。
教AI「择偶生娃」，复刻自然演化！上交校友提名最佳论文
Sakana AI受自然演化启发提出全新模型融合进化方法M2N2，引入‘择偶机制’让AI‘竞争、择偶、繁衍’。此研究获GECCO 2025最佳论文提名，M2N2表现优于其他算法，还避免‘灾难性遗忘’。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
Evolvent AI 胡梦康：Agent 可能会被模型吃掉，但帮助 Agent 进化不会
Evolvent AI 创始人胡梦康认为 AI 下一阶段是让模型自主迭代。公司搭建 Self - Evolving Agent Infrastructure，希望成 Agent 进化的数据基础设施供应商。胡梦康分享研究历程、对 Agent 方向判断及公司业务，探讨 Agent 数据等问题。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。
对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年
本文是甲子光年对港大黄超、任旭滨的访谈实录。二人介绍多个开源项目，如nanobot、ClawWork、CLI - Anything等，探讨OpenClaw热潮，认为焦虑与机会并存，还分享团队开源理念与研究方向选择方法。
字节跳动李航博士新作：AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文，提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标，依赖LLM，用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。