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刚刚，Anthropic紧急换帅！新任CTO执掌算力命脉，直面OpenAI千亿赌局
Anthropic宣布任命前Stripe CTO Rahul Patil为新任CTO，原CTO Sam McCandlish转任首席架构师。此次换帅是为强化AI基础设施，应对Claude产品压力及OpenAI、Meta的竞争。
世界最老程序员——这个91岁的老码农用AI 搞了个教会志愿者管理系统
91岁从未碰过代码的John Blackman，在孙子介绍下，用Claude和Replit的AI agents，仅两天就搭建出教会志愿者管理系统，还分享开发到生产的挑战及使用反馈。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
0.9B跑出90%真机成功率！上海交大为VLA补上空间感
上海交大MINT团队提出中间路线Evo - Depth，约0.9B参数，不额外增硬件负担，兼顾仿真与真机性能及部署效率。系统由IDEM、SEM等组成，代码等已开源。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
300亿美金为AI新王加冕！Anthropic估值狂飙至3800亿，马斯克急了
Anthropic完成300亿美元G轮融资，估值达3800亿美元，是科技史上最大私人融资之一。其年化营收140亿美元，Claude Code成增长引擎。不过，马斯克嘲讽其‘名不副实’。
谷歌 agent-skills 根治 6 大 AI 编码通病
Chrome团队的Addy Osmani将Google的senior流程写入agent - skills，用24个Markdown文件针对AI编码时Agent常犯的6大错误，写死补救流程，提升Agent编码质量。
刚刚开源不到1MB大小，每个AI程序员都该装！
当跑多个 AI Agent 时，很难第一时间了解每个 AI 状态。刚开源的 `abtop` 项目运行在终端，能实时展示 Claude 和 Codex 会话状态，不依赖 API Key，功能实用且安装方便。
VLA别再「走神」：即插即用提升视觉泛化，相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降，提出DeepVision - VLA框架，在仿真和真实任务中效果显著，能有效提升视觉泛化能力。