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因果发现进入基础模型时代：CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill。
作者在浪费20亿Token后，开源了帮定义目标的Leader.skill。它能将模糊需求转为清晰目标，适用于多模型组合。还阐述人类与Agent交互范式转变及目标定义要点，给出目标七问方法论。
具身智能空间视觉死穴，终于被最新顶会彻底解决！
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。
AIEC 2026：今天起，Agent开始成为企业里的「新员工」
AIEC 2026人工智能+生态大会在北京召开，聚焦AI从战略部署到产业实践。大会指出大模型发展风向已变，落地竞赛开启，未来AI将成企业员工，还探讨了Agent落地关键及人与AI关系等问题。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
上市首日大涨383%，上海跑出“全球AI硅光芯片第一股”
4月28日，曦智科技在港交所上市，首日涨幅383.62%，认购阶段成绩亮眼。其由沈亦晨创立，从光计算转型光互连后迎来转机。虽营收增长但亏损大，研发投入高，此次IPO募资用于研发等。
浅析 Amazon S3 Files：工作机制、性能边界与选型思路
4月7日，AWS发布新服务Amazon S3 Files，可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界，与其他对象存储文件化方案对比，指出适用场景。
The Batch: 937 ｜OpenAI 退出视频生成领域
OpenAI计划关闭视频生成器Sora，将资源重新分配到更有盈利性的投资中。Sora虽能生成高质量视频，但生成耗时久、计算成本高，日亏损约100万美元，其与迪士尼的合作也将结束。