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从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
淘宝上卖9块9的DeepSeek，让我看到了被折叠的魔幻世界。
作者在淘宝搜DeepSeek，花9.9元下单号称无需部署、打开即用的产品，收到的却是360纳米搜索等免费链接。评论区全是好评，反映出信息鸿沟。AI本应打破壁垒，却成壁垒本身。
快手在 AI 上，渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5，参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景，视频理解能力强，能与业务结合，提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
Temporal：Nvidia、OpenAI 都在用，为什么 Agent 还需要专门的长程任务工具？
本文编译了 Temporal CTO Maxim Fateev 的访谈。Temporal 提出 durable execution，确保工作流可靠执行，即使出错也能继续。它获 1.46 亿美元 C 轮融资，Nvidia、OpenAI 是客户。不过，它也面临 AI 发展和云厂商竞争等挑战。
美团也开源了大模型，但我觉得他们的野心是通用生活Agent。
美团发布并开源560B参数的MoE模型LongCat - Flash - Chat，推理速度快。与DeepSeek V3对比，输出速度优势明显。美团多个落地或内测AI功能服务C端生活场景，目标是打造通用生活Agent。
秋招超强助攻：零基础1小时上手GPT微调！全流程教程免费开源
新一年秋招季，岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS，博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程，助零基础者上手，还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
斯坦福发布预警信号：生成式AI正如何重塑就业市场？年轻职场新人首当其冲
斯坦福大学Erik Brynjolfsson教授领衔的论文，用海量高频薪资数据研究AI就业效应。发现高AI暴露职业中年轻职场新人就业显著下降，自动化型AI应用致就业降，增强型则无，还给出年轻人受影响大的原因。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
Manus首次揭秘：Agent的关键在上下文工程
Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。
小扎自曝挖人秘诀：小团队我亲自带，豪掷数百亿建GW集群，大家不图天价薪酬只为“造神”
小扎称Meta挖人并非靠天价薪资，人才为“造神”而来。Meta将投数百亿建GW集群，还建天然气发电厂。同时，Meta超级智能实验室内部在激辩是否开发闭源模型，而字节或推轻量级MR眼镜挑战Meta。