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李静海院士团队：未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来，强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战，提出收集处理原则，指出要重视数据系统逻辑与架构研究，建立标准协议框架，促进AI健康发展。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
2亿枚AI芯片大爆发，人类最大基建集体开工！
全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片，预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代，投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强，AI还参与自身研发优化。
旧金山大停电，Waymo自动驾驶汽车瘫痪，特斯拉赢麻了
上周六旧金山大规模停电，由PG&E变电站火灾引发，约12万用户受影响。Waymo自动驾驶汽车因信号灯熄灭大规模瘫痪，造成交通堵塞。而特斯拉开启FSD的汽车正常行驶，凸显不同技术路线优劣。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
OpenAI 设计师：不写代码的设计师，将成为团队瓶颈
OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈，探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容，还给出新手入门建议。
为什么AI大厂的人，都跑去做生命科学了？
越来越多AI人才投身生命科学，创办数十亿美元估值公司。这是因训练通用模型门槛高，而生命科学技术可迁移、产业愿付费且有成功先例。新一代公司AI位置、融资、技术目标有变化，但仍面临数据和临床验证问题。
刚刚，Sam Altman发文，透露OpenAI正在干的大事业
OpenAI与甲骨文、软银合作新增5个AI数据中心选址，作为星际之门Stargate计划一部分，规划容量达近7吉瓦。CEO Sam Altman称构建强大算力是AI兑现承诺关键，还发文阐述对算力观点。
AI批量轰炸苹果bug赏金计划，审核团队已下线
苹果bug赏金计划因AI冲击设冷静期，业余选手用ChatGPT批量找漏洞，让审核团队分身乏术。同时，苹果最强防御系统被AI攻破，不过防御者也能用AI工具，苹果首次在安全修复中致谢AI。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿大学研究人员微调大语言模型实现自动识别，分析圣克拉拉县契约，发现诸多受影响土地，且揭示少数开发者推动住房隔离，模型已开源。