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开源SOTA！商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1，用NEO - unify架构让像素和文字自由协作，多项指标达开源SOTA，适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务，虽有局限，但后续优化值得期待。
论文解读：一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学Odrzywołek发现二元算子EML，结合常数1能生成科学计算器所有标准功能。EML算子简化运算符集合、将离散问题转化为连续优化问题，但存在数值稳定性、表达式非唯一等局限。
全球1100万台出货，追觅打造最聪明的扫地机
追觅扫地机将AI打造成完整链路，实现从感知到决策的闭环。其X60 Pro采用超广角双目灵动导航避障技术，提升感知能力，引入强化学习优化决策，全球出货超1100万台，营收增长显著。
“龙虾”也需要看病？一张旧病历，引出三个新确诊
本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇，以OpenClaw项目为例，介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞，还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性，4月底悟空Agent将开放试用。
你花80%精力调的AI，效果被 PDF 解析卡死了
做RAG时，花80%精力优化embedding和检索，效果上限却被PDF解析卡死。OpenDataLoader PDF靠不同架构在基准测试获第一，采用混合架构，还做了三件其他解析器不做的事，思路值得学习。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
32B逆袭GPT-5.2：首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序，StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案，分解任务、优化训练，在实验中成功率和加速比远超其他方法，解决Reward Hacking问题。
教科书《性能之巅》作者入职OpenAI！迷弟总裁亲自欢迎
系统性能优化领域顶级专家Brendan Gregg加入OpenAI，将参与ChatGPT性能团队。他被尊为“性能之神”，著有《性能之巅》等，发明火焰图。他自述因OpenAI环境与AI需求加入，还为圆童年科幻梦。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。