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Lex Fridman 对谈谷歌 CEO：追上进度后，谷歌接下来打算做什么？
Lex Fridman 采访谷歌 CEO Sundar Pichai，探讨谷歌在 AI 竞赛中的逆袭、搜索和广告的 AI 模式转变、模型发展、AI 编程提效、AR 前景、自动驾驶挑战等，还谈及 AGI 及 AI 对人类的影响。
优步针对微服务和大规模计算工作负载完成了大规模的 Kubernetes 迁移
优步成功将计算平台从 Apache Mesos 迁至 Kubernetes，覆盖多数据中心和云环境。工程团队详述迁移挑战、方案与教训。虽遇技术、文化难题，但迁移后运营效率等提升，为大公司提供借鉴。
2个月，20亿美元估值、硅谷7500万美元投资，Manus给中国AI创业者指了条什么路？
文章以Manus为例，分析其国内被质疑、海外却受青睐的原因。指出它虽无自有模型，但为巨头带来增量价值。还借量子隧穿效应说明其先发红利，最后探讨其挑战、目标及对“套壳”看法。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
刚刚，Anthropic公布Fable 5.1保姆级使用技巧，看完少走十天弯路
Claude Fable 5.1虽可兼容旧版提示词，但行为习惯有变化。官方整理提示词与工程落地指南，涵盖思考程度、工具调用进度汇报、独立工具批量调用等多方面使用技巧和避坑细节。
Claude Code没有“魔法”
资深工程师 Daisy Hollman 在演讲介绍了 Claude Code 插件设计与上下文工程原语，以及 Anthropic 内部多 Agent 工作流。指出定制模型可放大能力，上下文窗口是关键，还探讨多种插件抽象与工作流扩展方式。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
LabVLA：当AI走进科学实验室，浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。