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ACL 2025 | GALLa：给代码大模型装上“透视眼”，看懂程序的“骨架”！
蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。
AI 原生初创公司，都把钱花在了哪些 AI 产品上？
a16z与Mercury合作调研，基于超20万客户数据库，分析2025年6 - 8月支出模式，筛选出50家AI应用层公司。榜单揭示AI在产品与工作流的落地情况，显示早期创业公司愿买单的AI应用方向。
氛围编程行不通！CTO们集体炮轰AI编程：不是失业，而是失控
CTO们认为氛围编程是灾难，如代码上线后出现系统崩溃、用户权限漏洞等问题。Augment Code的Chris Kelly演讲指出，AI写代码有局限，软件工程师要做决策，还给出写让AI接手代码的建议。
让AI创作不千篇一律，提示词随机插词汇就行
最新研究发现，在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇，写作效果会更多样，AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标，还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
Claude Opus 4.1模型发布，OpenAI继续被拉开差距
Anthropic发布Claude Opus 4.1模型，在各指标上超越Opus 4。Anthropic ARR达50亿美元，API收入首超OpenAI。新模型在多场景有进步，官网等渠道统一可用，还给出Claude Code使用建议。
一晚上，用AI干了7个PPT（后续）v2 ｜ PPT+AI 技巧分享
作者因网友提问，研究出用AI做PPT的办法，比写Python脚本简单。介绍了用cursor、claude code实现的具体流程，还提及套用公司模板的方法，认为Cursor正成AI操作系统，操作更简便。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
人大和微软开源Arbor，一棵假设树突破自主科研新高度
中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。