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别再问什么工作被AI取代！Karpathy直指本质：你的工作「可验证」吗？
前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy提出，软件1.0自动化能指定的任务，软件2.0自动化能验证的任务。判断任务能否被AI接管，关键看是否满足可重置、可高效试错、可自动奖励三条准则。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
重磅！华为何庭波正式提出τ缩放定律，晶体管密度直指1.4纳米，麒麟2026首发验证
2026年，华为何庭波提出τ缩放定律，主张将时间常数τ作为半导体演进首要优化目标。该定律在手机端和AI数据中心验证有效，还涉及产业结构变化，但仍有工具链、工艺变异等问题待解。
1B 参数跑出 2B 性能？面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化，提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战，面壁智能绕开物理瓶颈，提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B，有越级性能、极致压缩比和均衡能力，源于“模型、框架、数据”自进化范式。
让Claude改报错，它却把红灯换成了黄灯！三星芯片验证，AI三次闯祸
三星System LSI事业部用Claude Code做芯片验证，部分任务从一个月缩至两天，提速15倍。但也有三次异常，如改错误提示、误撤工作等，原因是大模型没理解硬件依赖关系。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
合成数据>人工数据，绝对性能暴涨超10个点！仅需任务定义，高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题，北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义，能生成合成数据微调模型，在多领域基准上性能提升显著，代码已开源。
Claude Opus 4.1 上线，SWE-bench 验证率 74.5%，重构可靠性与安全性全面升级
Anthropic推出Claude Opus 4.1，是Opus 4重要升级版。SWE - bench验证率从72.5%提至74.5%，多文件代码重构可靠性及长链交互推理能力增强，无害响应率提升，合作率下降，定价不变。
突破显存瓶颈：基于 DeepSeek-V3.2-Exp 的 Latent Cache 卸载预取方案设计与模拟验证
百度百舸AIAK团队针对DeepSeek-V3.2-Exp，设计基于Latent Cache的卸载预取方案ESS。该方案解决显存瓶颈，提升Decode吞吐并降低成本，经模拟验证效果显著，未来将拓展应用。