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Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
国产推理芯片，赢了英伟达？
算力市场风向生变，国产算力崛起。政策从资金、市场、规则多维度发力，为国产算力扫清障碍。在推理场景中，国产方案性价比更高。其独特分销体系使贸易环节信息透明度低，步入卖方市场，市场也迎来新局面。
分析1.8亿份招聘数据后，他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息，发现AI不是造成大规模失业主因，影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多，AI基建岗位增长，程序员、客服、销售较稳定，高层受冲击小，还给出评估岗位安全的建议。
田渊栋被Meta卸磨杀驴，但全网疯狂发offer！OpenAI冲来抢人了
Meta裁员风暴扩散，FAIR研究科学家田渊栋等被裁。田渊栋入职十年多，成果亮眼，却在协助处理Llama 4相关事务后被裁。此外，不少刚入职的博士也遭殃。同时，Meta还用AI取代人工审核。
通用模型无法完全理解用户，AI产品的下一站是上下文的战场｜对话AI知识助手remio
量子位智库对话remio创始人汪源，探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化，成用户第二大脑，有信息捕获、管理等功能，数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。
2.12页/秒，MinerU2.5太快了，1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单，但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型，采用创新解耦范式，在多基准测试表现出色，单卡吞吐快，还给出可借鉴创新点。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
LLM会梦到AI智能体吗？不，是睡着了也要加班
新智元报道，Bilt部署数百万智能体，让AI在“睡眠”中整理记忆，评估互动，决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大，Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形，提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。