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刚刚，Meta挖走OpenAI清华校友宋飏，任超级智能实验室研究负责人
本周四消息，原OpenAI战略探索团队负责人宋飏加入Meta，任新成立的Meta超级智能实验室研究负责人。今年6月起Meta开启AI人才争夺，已挖来至少11位顶尖人员，宋飏加入为其AI部门添活力。
高中辍学，22岁入职OpenAI成为「研究科学家」，他是怎么做到的？
文章讲述22岁高中辍学的Gabriel Petersson入职OpenAI成为研究科学家的故事。对比传统学习路径，介绍他自顶向下的学习法，分析其可行原因、适用场景，还给出行动建议，指出学位价值在改变。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
把AI 时代最重要的判断力当专业学科训练，专注提升判断力
文章指出AI时代人们多只有“领域内判断力”，判断力可当学科训练。介绍预测大赛中普通人表现超CIA分析师，1小时训练能提升10%准确度，还给出判断力3层栈框架及30天训练清单。
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
不用跟AI客气了！新研究：语气越粗鲁回答正确率越高
宾夕法尼亚州立大学研究《Mind Your Tone》显示，与AI交流时说话越粗鲁，LLM回答越准。测试发现，对GPT - 4o特别客气时正确率80.8%，粗鲁时升至84.8%，但老模型不适用。
Sam Altman宣告软件开发即将进入"快时尚时代"！机遇还是危机
Sam Altman宣告SaaS将进入快时尚时代，新的GPT - 5编程能力或让开发SaaS像Zara出新款般轻松。但此概念最早由Patricio提出，他认为AI编程会带来‘代码污染’，与Sam态度不同。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
推理之父走了！OpenAI七年元老离职：有些研究这里没法做
新年伊始，OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职，他是编程和两大核心技术路线奠基者，攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走，OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。
Anthropic最新研究：Claude存在神秘J空间，与人类心智高度相似
Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间，它存在于模型神经激活中，能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差，还可暴露模型意图，团队已创建演示工具JLens。