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OpenAI 最新报告:让团队变得 AI Native 的五大原则

OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》,基于与国际大公司合作经验,提炼出让团队变得 AI Native 的五大原则,即对齐、激活、放大、加速、治理,还给出各原则策略及反思问题。

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0%通过率!Code神话泡沫!LiveCodeBench Pro发布!

国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型,在584道编程赛题上,难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法,揭示AI编程能力神话泡沫,指出其问题并给出提升方向。

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TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的

该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。

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AI Labs 都在用,ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗?

过去18个月,ClickHouse发展迅猛,2025年末ARR达1.6亿美元,付费云客户超3000。它原是Yandex项目,适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台,进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。

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重磅!Anthropic又一个平台级产品炸场:Harness难题一次性解决,把Agent宠物变成牲口

Anthropic推出Claude Managed Agents,一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件,已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施,专为Claude模型优化,多家企业已在生产环境使用,还同步发布工程博客解释架构设计思路。

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相信大模型成本会下降,才是业内最大的幻觉

很多AI创业者认为模型降价能降成本、改善营收。但文章指出,成本下降仅针对老旧模型,最好模型成本大致相同,且模型token消耗激增。还探讨了AI创业商业模式,如按使用量计费、建立切换成本、垂直整合等。

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图灵奖得主 Mike Stonebraker 在访谈中称,若重新开始,不确定是否建议 18 岁的人学计算机,他认为计算机科学未来或不再是增长型行业。他还炮轰 Oracle、Google、AWS 等公司的数据库方案,对 AI Agent、大模型写 SQL 等发表看法。

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第一批买机器人做家务的人崩溃了,自主机器人常闯祸,体验感差。传奇程序员卡马克建议卖远程家政服务,如1X Technologies的NEO机器人就是远程操控。但也有人认为机器人应具自主性,部分企业还搞预售圈钱。

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OpenClaw爆火,但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题,指出需关注稳定性等指标,还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。

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