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刚刚，OpenAI 发布 GPT‑5-Codex 新模型，专为编程而生

OpenAI 发布专为 Agent 编程优化的 GPT-5-Codex 新模型，在动态思考、性能、代码审查等方面表现出色。同时，Codex 平台大升级，集成 GitHub，保障安全隐私，还公布了定价与可用性。

LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。

当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。

随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架，构建标注管线、设计轻量级追踪器，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。

自2020年Python 2停止维护，虽仍有项目在用，但企业和社区都在向Python 3迈进。文章介绍了Python 2的发展历程、存在的问题，阐述Python 3的优势，并给出了从Python 2切换到Python 3的方法。

随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。

美国《内科医学年鉴》刊登真实病例，60岁男子听ChatGPT建议用溴化钠代替食盐养生，致溴中毒，身心失控。医生实验发现ChatGPT回复缺健康警告，今年已有12起因信ChatGPT住院案例。

Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。

xAI联创Igor Babuschkin官宣离职创业，他回顾在xAI两年，团队120天打造超算Colossus，训出Grok 4。他将创办风险投资公司，马斯克致谢，其离职让xAI未来发布少关键一员。

科技巨头股价攀升、惊人 IPO 重现，让人想起互联网泡沫时代。作者探讨人工智能热潮是否会演变为泡沫，分析了当前与九十年代的异同，指出虽有泡沫迹象，但也存在差异，一切仍不确定。