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堆了一仓库GPU，却生产不出专业智能？九章云极用AI工厂给出解答
企业接入通用大模型到业务系统，却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略，通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟，前者用强化学习造专业模型，后者让专业智能规模化流通。
OpenAI内部路线图精简纯享版
这是OpenAI内部路线图精简版，包含自动化AI研究员目标、五层安全策略、产品向平台与AI云迈进等内容，还涉及算力投入、新公司结构、非营利组织资本部署及科学发现时间表。
震撼！OpenAI神秘模型连破6道前沿难题，奥特曼：AI在造「新知识」
OpenAI首席科学家爆料，其神秘内部模型一周攻克10道未发表顶尖数学难题中的6道。First Proof团队用公开模型测试，结果冷峻。虽OpenAI实际命中率或低于宣称，但AI解前沿题意义重大，也暂无法取代数学家。
AI 是否已经杀死了敏捷宣言
凯捷集团执行副总裁 Steve Jones 宣称“AI 已杀死敏捷宣言”，指出智能体 SDLC 与敏捷宣言存在根本性矛盾，业界反应不一，软件开发正进入方法论变革期，敏捷未来成谜。
Anthropic重磅新研究：当AI采访了1250人，它看见了人类的「职业软肋」
Anthropic推出Interviewer工具，与1250名职场人、创作者、科学家深度对话，记录细节并量化。该工具能自动完成访谈、分析等流程，受访者满意度超97%。研究揭示不同职业对AI态度受职业结构等因素影响。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
AI 写代码太快，人类测试跟不上了，Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍
Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。
亏到发疯！AI编程独角兽年入2亿8，结果用户越多亏得越狠
TechCrunch调查发现，AI编程公司虽收入和估值高，但普遍亏损。其运作成本高，大语言模型调用费占大头，用户越多成本越高，且市场竞争激烈。公司尝试自研模型、被收购、降价、提价等方法扭亏。
辛顿警告AI将取代人类工作，杨立昆反对：应该先听这5个人怎么说
最近，“AI教父”辛顿警告AI将取代人类工作，指出AI与以往技术不同，会突破人类智力瓶颈。但杨立昆反对，建议听五位经济学家观点。这五位学者对AI与人类工作关系看法不一，却都认为这是经济问题。
深度洞察：AI带来的产业发展趋势
文章指出AI正以极快速度改变世界，趋势已成。探讨软件业从以应用为中心到以模型为中心的变革，还将阐述从以应用为入口到以AI为入口、AI巨头发展方向及未来展望等内容。