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面向高效异构训推的统一通信库DeepLink DLSlime开源
上海人工智能实验室开源异构芯片通信库 DLSlime，作为 DeepLink 核心组件，它连接多应用和传输链路。具备异构互联、多链路支持等亮点，性能优于主流方案，已在实验室多个项目验证，还助力国产 AI 工具链发展。
为什么大模型会产生幻觉？OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源，指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为，幻觉起源于预训练的‘下一词预测’，论文还澄清五大误区，建议改革评估体系。
阿里开源AgentScope 1.0，多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。
刚刚，OpenAI发布白皮书：如何在AI时代保持领先
AI发展超多数企业适应能力，早期采用者收入增长更快。9月3日OpenAI发布白皮书，总结与大企业合作经验，给出从战略到治理的五大核心原则及多方面重点建议，助企业在AI时代保持领先。
从“造工具”到“用仓库”：RepoMaster，驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师！
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
只有5%AI项目在挣钱！MIT最新报告印证奥特曼警告
MIT联合英伟达发布的AI商业分析报告显示，仅5%的AI项目能创造百万美元价值，其余在亏损。AI项目落地难，因工具与场景有差距，企业自研成功率低，投资也偏向前端职能。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首，GPPO算法双效强化稳定性与探索能力！
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型，基于Qwen3 - 8B - Base打造，在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力，团队还对训练流程多环节深入分析，给出优化策略。
一封邮件拿下Shopify CEO：Firecrawl的1450万美元和v2十倍速度提升
Firecrawl发布v2版本，有10倍速度提升、语义爬取等核心升级，开发者体验也全面升级。同时完成1450万美元A轮融资，是靠直球式沟通拉到Shopify CEO投资。后续打算扩招团队，专注产品体验突围。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。