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智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
哈佛CS博士月入4000，抢GPU搞科研！硅谷百万年薪挖人，学界疯狂逃离
AI人才大战使学术界陷入危机，博士生津贴低、抢显卡搞科研，面对硅谷百万年薪和大厂千亿算力投入诱惑，加速流向产业。教授担心学生跳槽，高校补救难，产业还推出“折中方案”，学术界考验才刚开始。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
数智赋能：建筑地产行业的转型突围与未来筑造
建筑地产行业在全球经济中至关重要，当下数字化转型成关键。华为凭借对‘好产品’的理解及数字化实践，与多家企业合作推动转型。数智化在设计、运营等端发挥作用，助力行业实现效率与质量双飞跃。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
市值超1500亿！江西宜春小镇走出“光芯片之王”
在全球AI算力竞赛白热化阶段，天孚通信创始人邹支农凝视新获专利的光接收器组件。他从江西宜春高安农村走出，攻克日本垄断的光通信技术，将公司市值推至1548亿，还在家乡投资兴业。
刚刚，大模型装上「鹰眼」！首创高刷视频理解，谷歌Gemini 2.5完败
面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型，8B参数越级反超72B巨无霸，在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解，性能强、效率高、适合端侧部署，还实现多技术创新，是开源端侧多模态AI的革命。