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75页哈工大多模态推理大模型最新综述：感知、推理、思考与规划
哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。
AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断，2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线，认为AI工程化生产组件基本齐全，不过AI研究的创意突破仍是关键。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
AI工具的真相与幻象：从客服看AI应用的理性边界
文章以某科技公司AI产品部门负责人张文的经历为例，讲述AI客服系统失败、AI编程助手成功的情况，指出AI应用存在期望与场景不匹配问题，还探讨了AI落地转变及组织搭建难题与解决办法。
黄仁勋放话：中国AI市场3年内达500亿美元！AI救了旧金山，整个世界急于与AI互动
黄仁勋最新判断，未来两到三年中国AI市场可达约500亿美元，错过是巨大损失。他还提到AI让旧金山复苏，虽会使部分人失业，但也创造新岗位。此外，英伟达财报值得期待，老黄获十年来首次加薪。
AI4S又一瓶颈被攻克：两个AI「吵架」，让科研代码部署成功率突破95%
科学软件大多难直接运行，制约AI4S与Agentic Science发展。Deploy - Master应运而生，是一站式自动化工作流。Search Agent筛选工具，Build Agent用双模型辩论机制使部署成功率超95%，为科学智能体交互打基础。
AI正在掏空大脑，思想沦为残废！未来只分AI的「主人」和「奴隶」
全世界为AI疯狂，它虽提供“认知捷径”，但长此以往并非好事。Section公司CEO Greg Shove分享使用AI经历，指出未来知识工作者将分化为“AI驾驶员”与“AI乘客”，并给出成为AI主人的方法。
nndeploy：一款基于可视化工作流的AI部署工具
nndeploy是简单易用且高性能的AI部署框架，可将推理优化转化为可视化工作流，无需前端技术栈。它还提供端侧完整AI部署方案，有多端推理等功能，介绍了使用方法与技术原理。
AI 数据平台，要补的恰恰是“模型不知道的事”
本文针对企业落地AI Agent遇到的知识口径不一、推理慢、风险不可控等痛点，介绍华为AI数据平台三大升级路线，结合案例说明方案价值。
AI顶会模式出了问题？ 「不发表，就出局」的恶性循环，正在压垮整个AI学界
随着AI领域发展，NeurIPS等大型学术会议愈发热门，但也带来诸多问题，如发表激增、碳排放过载、研究与会议脱节等。新加坡国立大学团队研究后指出传统模式弊端，并提出社区联合型会议新模式。