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刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
技术奇点与产业拐点：五位顶级投资人的共识与分歧｜甲子光年
8月21日「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，五位顶级科技投资人探讨科技投资。有人从数据看到拐点，如中国Biotech公司License out金额超美；有人从细微处找真相，如科技企业盈利。大家还交流了创新定义、AI引爆点等。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
当AI接管70%代码审查工作，剩下的30%才是 “地狱模式”
2024年初“Vibe Coding”成热词，其虽能快速验证想法，但在大型企业项目中“不可控性”凸显。亚马逊云科技研发的Kiro，尝试解决“从提示词到生产”的断裂问题。目前代码审查多采用混合模式，AI仅处初级阶段。
滴滴出行MCP：全面解读滴滴MCP Server 的第一公里与最后一公里！
2025年8月1日，滴滴发布MCP Server v1.0.0，将运力能力抽象成JSON - RPC 2.0接口。开发人员四步即可嵌入完整闭环服务。MCP把运力‘云化’，还介绍了技术细节、安装使用、典型场景及开放限制。
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
Meta华人天才毕树超「叛逃」预言：OpenAI未竟交互革命，暗藏万亿赛道
Meta科学家毕树超在演讲中揭秘AI进化真突破，认为更好更快造数据是关键。他指出AI原生交互领域若有新突破，或催生万亿级公司，语音和视觉将成重要部分，还分享了AI进化时间线及面临的问题和未来图景。
智谱发布GLM 4.5，不仅开源模型还把训练框架也开源了
智谱AI发布GLM 4.5，不仅开源模型，还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼，性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计，完整工具链支持多种模型。