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Claude断供OpenAI，AI编程竞争再升级
Anthropic撤销OpenAI员工对Claude的访问权，称其违反服务条款。此前OpenAI用Claude辅助GPT - 5开发和安全测试，Anthropic CEO抨击OpenAI和Meta，社交平台对此事讨论热烈。
稀土分离最难的一步，美国公司想用量子计算和机器人实验室来解决
稀土分离是稀土供应链中技术资本门槛最高的环节，传统方法依赖大量试错效率低。美国稀土公司USA Rare Earth联合两家科技公司，计划用量子机器学习加自动化实验室研发新型萃取剂，优化分离工艺，验证量子方法的工业价值。
华为 IJCAI 2026 论文盘点：从「规模密度」转向「设计密度」
IJCAI 2026将召开，AI算力成本高，参数扩张边际收益低，技术创新逻辑转向‘用得更省’。华为四篇被收录论文，用精巧架构和训练策略，在四方向展现系统化工程能力，提供技术转型路径。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
创业者闭门探讨：Make for Agent ，其实还是 Make for Human
极客公园组织「Make for Agent」主题闭门 Meetup，探讨 Agent 产品做法。交流聚焦 Agent IM、身份、人类介入、商业模式等问题，指出 Agent 需责任型通信、独立身份，产品设计要兼顾人和 Agent 需求，核心是责任设计。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
Anthropic内部揭秘20万代码交互记录背后的职业变迁
Anthropic官方发布内部实录，通过对132名工程师调查及20万条交互日志分析，揭示软件工程正从编写代码向管理代码演变。工程师AI使用率提升，工作方式、角色、信任机制等都发生了变化，也带来新挑战。
上线 5 天狂揽 8.4K Star，Firecrawl 的 Open Lovable 火了，一键克隆任何网站。
Open Lovable是Mendable AI推出的开源项目，5天获8.4K Star成热门。它能秒克隆网站成可编辑React应用，免费开源。还对比了闭源Lovable，介绍其用户增长策略及Open Lovable使用步骤。