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杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，引发广泛关注。今日凌晨，杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 相关问题，如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
程序员不再写代码，而是靠「感觉」！年度热词Vibe Coding背后的编程革命
‘vibe coding’被《柯林斯词典》评为2025年度词汇，它指用自然语言提示让AI协助编写代码。从键盘到语气，从逻辑到氛围，AI改写编程，也改变人类语言与思维，理性与感性开始融合。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
Meta裁员、OpenAI重组：万字复盘谷歌起笔的AI史诗，如何被「群雄」改写剧本？
近期AI公司动作不断，Meta、OpenAI等有重大变动，显示行业从“淘金热”转向“阵地战”。文章复盘AI发展，以谷歌为主线，穿插其他巨头历程，还结合当下现状深度分析发展与战略博弈。
上线一年用户破百万，这个AI健康管理产品只靠一只海獭？ | 对话OtterLife
AI健康管理产品众多，多数陷入同质化或功能堆砌困局。OtterLife将虚拟海獭融入健康习惯养成，上线一年用户破百万。量子位智库对话其负责人相城，探讨产品特色、市场、设计等多方面问题。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
超越Runway！Adobe发布新神器：P视频比P图还简单
Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse，它将图片和视频编辑整合，解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移，其效果超Runway，还展现涌现能力。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
DRAM技术发展综述：历史、技术路线图与未来展望
本文深入分析DRAM技术，追溯其历史，探讨当前格局与未来前景，比较其与SRAM优劣，考察中国主要DRAM企业发展历程并与国际同行对比，旨在提供对DRAM和SRAM生态系统的全面理解。
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。