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比互联网泡沫惨17倍！AI裁员潮上万科学家下一站在哪里？
《Nature》文章讨论AI泡沫破裂后，OpenAI、谷歌等公司科学家流向，认为或重回学术界或创业。虽有裁员震荡，但长期看或使AI人才与技术溢出到其他领域。
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
10个视频9个看走眼：连真视频都打Sora水印碰瓷，这世界还能信啥？
互联网充斥AI造假视频，真假难辨，造成诸多困扰。虽有部门要求打水印，OpenAI也如此，但有人给真视频打Sora水印。现有AI检测工具各有局限，检测技术发展任重道远。
曾拒15亿美金，超级天才Andrew Tulloch重返Meta，Thinking Machines Lab痛失联创
扎克伯格今年挖角动作不断，此前向Thinking Machines Lab开高价被拒，主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta，其加入能否为Meta超级智能注入新动力，值得期待。
新榜单CompileBench：让AI能搞定22年前的老代码
近日，CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力，最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同，如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译，各模型有不同优缺点。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
DeepSeek大招曝光？梁文峰督战超级智能体：能自主学习，或年底发布
据彭博社爆料，DeepSeek正开发AI智能体，打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统，年底发布。此前DeepSeek R1表现出色，曾推动开源发展，此次新动作彰显竞争决心。
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。
陈丹琦有了个公司邮箱，北大翁荔同款
清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦被曝与Thinking Machines有关联，团队主页有其名字，其GitHub邮箱也以该公司后缀结尾。若属实，这将是她涉足工业界首站。该公司虽无产品，但人才资本丰厚。
Claude Opus 4.1火速发布！坐稳编程之王，官方：马上还有大更新
Claude Opus 4.1正式发布，编程性能超Claude Opus 4及竞品，拿下SOTA。在Agent任务和推理方面升级，定价不变。官方将在几周内大规模改进。Anthropic借客户背书，暗秀关系，文风受开发者喜爱。