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吴恩达推出 Context Hub，专治 AI 写代码时的「瞎编」问题
吴恩达推出开源工具 Context Hub，解决 AI 写代码时的「API 幻觉」问题。它通过喂最新文档，让 Agent 按需取用，还能做批注。与 MCP 路线工具不同，它按需拉文档，且引入反馈机制更新文档。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
Gamma 创始人：小团队创业是共识，怎么做好才是最大的问题
AI创企Gamma 30人服务近5000万用户，ARR超5000万美元且持续盈利。创始人Grant Lee分享创业心得，包括小团队组织模式、重视通才、可持续业务理念、组织创新及应对PMF等问题的思路。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
Megatron 1F1B流水线并行中的负载不均衡问题研究
文章分析Megatron 1F1B流水线并行中负载不均衡问题。通过实验发现通信时间‘一短一长’，原因是最后一个Stage计算慢致不同步，额外计算引发通信延迟，还梳理了流水线各阶段执行过程。
微信测试中心刷新业界标准，斩获 ICCV 图像质量评估挑战赛冠军
微信测试中心IH-VQA团队在ICCV 2025 MIPI赛事夺冠，其首创的iDetex方案刷新业界标准。该方案能精准定位图像失真，提升评估可解释性，已在微信多业务落地，未来将深耕多模态质量评价等领域。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
华为发布全新芯片之后，国产AI芯片面对的三个关键问题
华为在2025全连接大会发布多款AI芯片并公布路线图，其“P/D分离”设计针对市场挑战。文章指出中国AI产业需求倒逼芯片创新，还分析了国产芯片面临的生态、产品经理人才及产业与芯片关系等问题。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。