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Meta两员大将回流OpenAI，30天爆赚800万？刚入职闪回巢，小扎钞能力失效
Meta成立两月的“梦之队”MSL痛失三位核心研究员，两位前OpenAI员工入职一月回流，另一位因小扎一句话离职，十年老将也将加入OpenAI。Meta高薪挖人，却因内部重组、研发问题等面临人才流失。
一个模型超了DeepSeek R1、V3，参数671B，成本不到350万美元
Deep Cogito 是旧金山 AI 初创公司，开源四款混合推理模型。最大 671B MoE 模型性能超 DeepSeek v3 等，推理链比 DeepSeek R1 短 60%，训练成本不到 350 万美元。核心方法是迭代蒸馏与增强。
开出10亿美元天价，小扎挖人Mira创业公司惨遭拒：俺们不差钱
七月，Meta 超级智能实验室挖人不停。扎克伯格瞄向 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab，开出超 10 亿美元报价却无人接受。同时，Meta 还挖走苹果第四位核心成员，苹果小幅提薪仍难留人。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做，飞轮难转，原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践，提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论，阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
玩转智能体协议：谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用
谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码，从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途，如MCP消除重复劳动，A2A规范智能体通信等，阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
刚刚，千问杀入汽车座舱！阿里不止做超级APP，更要做超级入口
阿里AI助手千问被接入红旗汽车智能座舱，这是通用AI助手首次以完整形态登陆车载场景。千问能完成复杂语义理解和任务规划，还将拓展至更多硬件，阿里要把它打造成AI时代超级入口。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
4B Qwen3逆袭671B DeepSeek！字节DAPO微调方法这么猛的吗
最新模型Jan - nano引发关注，它在智能体任务上超671B的DeepSeek - V3 0528，在SimpleQA基准获80.7分。它基于Qwen3 - 4B用字节&清华DAPO微调方法。其研发团队是Menlo Research，有开源产品和长远规划。