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100万美元图灵奖奖金，强化学习师徒想献给科研自由
3月5日，Andrew Barto和Richard Sutton因强化学习获图灵奖。Communications of the ACM对其采访，谈及研究经历与AI未来。100万美元奖金用途未明，Sutton或捐Openmind，Barto计划设奖学金。
DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
估值 20 亿美元的语音输入法，开源平替已经 3 万 star
文章指出语音输入随着 AI 发展价值重估，介绍了开源工具 OpenLess，分析了商业订阅、开源桌面工具、大厂输入法三类玩家，给出四层评估框架，也提及开源风险，并对不同需求给出选择建议。
别指望你的组织能变得 AI Native
一家公司买企业级 AI 授权全员铺开，虽 88% 员工采用，但交付速度未变，仅 10% 的人烧掉 90% 的 Token。文章指出企业 AI 采用率指标荒诞，分析企业 AI 应用现状，还给出落地推进建议。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
Cherry Studio 复盘：从 Chat 到 Agent，一款「套壳」开源产品如何推倒重来？
Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端，随行业从Chat转向Agent，它开启2.0版本重构，定位转向「个人Agent平台」，底层架构重写，要解决产品复杂性、完善协作等问题。
Karpathy头疼的“AI游戏困境”，被这款15分钟出包的国产神器破解了
8月初Andrej Karpathy指出通用AI做游戏时，LLM无法高效审查工作的弱点。而国产平台Spellcaster能先解析自然语言确定游戏设计，15分钟出包，还内置测试员验证，团队想工程化落地新方向。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师？首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来，Coding Agent 发展迅速，「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此，多校研究团队推出 VISTA，可多维度评测 Coding Agent 开发能力，且持续更新。