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失去三个联创后，Mira公司危机持续：又有两人要出走
前OpenAI CTO Mira Murati创办的Thinking Machines Lab危机不断，此前三位联创离开，如今又有两位技术骨干将出走，多家媒体称是OpenAI人才突袭，公司内部产品、发展等分歧或是主因。
arXiv开始拒收综述论文了？「论文DDoS」这事，这篇NeurIPS论文早有讨论
近日，arXiv宣布拒收未通过同行评审的综述和立场性文章，危机源于生成式AI与大模型。上海交大团队中稿NeurIPS的论文，精准预见此危机，提出“综述论文DDoS攻击”概念，还给出应对策略。
H100去哪儿了？
X 用户疑问引发关注，H100 供应下降成算力危机。超大规模云厂商和前沿实验室提前锁定产能，核心短缺在于内存与封装工艺。算力危机冲击 AI 生态，产业界有应对方法，但短缺问题短期内难解决。
AI“氛围编程”威胁开源，维护者面临危机
开源维护者正加速关闭外部贡献，因AI生成贡献量大质低。研究显示“氛围编程”会造成负反馈循环，降低软件可用性和质量。平台激励加剧问题，虽有应对策略但效果不佳。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。
Sam Altman宣告软件开发即将进入"快时尚时代"！机遇还是危机
Sam Altman宣告SaaS将进入快时尚时代，新的GPT - 5编程能力或让开发SaaS像Zara出新款般轻松。但此概念最早由Patricio提出，他认为AI编程会带来‘代码污染’，与Sam态度不同。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
秒改屎山代码、最高提效 300%！AI 代码审查工具会终结技术债务还是带来新危机？
当下AI代码审查工具引发热议，虽宣称提效300%，但实际表现存争议。InfoQ采访硅心科技专家，探讨其利弊、核心能力、不同工具差异等，还提及应对问题的策略及未来审查流程演变等内容。