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为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”？医疗 AI 深度重构，传神语联创始人何恩培：孪生智能体能砍 70% 线下复诊工作
本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容，传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作，还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。
告别AI「鬼画符」！一行指令「复活」王羲之、苏轼，带连笔、懂排版，项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
1M 参数干翻 200M！时序预测选模型，你可能一直都选错了
近期时序预测领域新模型频出，作者开源的 QuitoBench 显示，参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关，且数据边际收益高于参数。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU崛起取代之。二者架构不同，GPU并行处理强。人工智能、大数据等领域需其能力，软件支持助其普及，未来或融合创新，成计算领域主角。
矩阵乘法新突破！XX^T原来可以更快！RL助力搜索，世界纪录又被提升了5%
深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）研究团队，结合强化学习与组合优化技术，发掘新算法 RXTX，让 XX^T 运算减少 5% 运算量，成果在国际引发关注，不过产业化落地仍面临挑战。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。