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突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
AI人形机器人+智能可穿戴时装大秀！领略东方语境下的未来人机美学
2025年濮院时装周上，数字艺术家余一萌携手众擎机器人带来《器生幻形》机器人时装秀。以数字孪生为核心，展示服装虚拟与现实一体化设计。大秀融合多元元素，为未来人机协同时尚打开想象空间。
李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年
李飞飞最新长文指出，AI下一个前沿是「空间智能」，它能让「看见」升华为「推理」等。她揭秘了空间智能「世界模型」核心框架和三大核心支柱，还阐述了其应用领域及构建挑战。
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客发文指出，计算需遵循物理定律，线性进步要消耗指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求超级智能短视危险，中国重应用普及更务实，AGI不会发生，超级智能是幻想。
这家公司刚成立7个月，正在打磨通用具身智能的终极形态
超维动力（Kinetix AI）于2025年7月注册，9月研发，不足一年便举办独特发布会，让KAI人形机器人“自己发布自己”。其认为高拟人是训练强世界模型前提，构建了含本体、世界模型等的技术体系，但面临工程与成本挑战。
李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年
李飞飞新文指出AI下一个前沿是「空间智能」，揭秘其「世界模型」核心框架和三大核心支柱。构建具备空间智能的AI需世界模型，其应用涵盖创意、机器人、科学医疗等领域，有望提升人类生活。