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LLM将是又一个“惨痛教训”？强化学习之父Sutton再放炮：万亿美金AI泡沫可能破裂
强化学习之父Sutton在采访中认为，LLMs过度依赖人类知识，违背‘惨痛教训’原则，发展将遇瓶颈，当前投资和期望或致泡沫破裂。讨论还涉及LLM与强化学习、人类模仿方式差异及AI领域经济动态等。
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。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展，从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准，从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 ｜ AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段，企业数据未就绪是落地大障碍，深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态，以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
百度 TURA 三阶段架构：让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互，分检索、规划、执行三阶段，已在百度亿级流量场景跑通。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
具身智能大脑+首个SaaS开源框架，智源研究院刷新10项测评基准，加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈，后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册，降低开发门槛。
杨植麟被梁文锋叫醒了！Kimi新模型发布即开源，1T参数全线SOTA
172天后，Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构，1T参数，激活参数32B，在多任务上领先，发布即开源，还分享技术细节，实测有亮点也待优化，展现回归之势。
弃 Python 拥抱 JVM，Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”：我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel，旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性，有弹性执行与动态重规划能力，还引入多种机制确保可控性与安全性。