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Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南
Anthropic应用AI团队发布实践指南，阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈，构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开，给出实施步骤、治理框架和度量指标。
一条SQL管理向量全生命周期，让AI应用开发更简单
在大模型驱动的AI浪潮中，向量在AI应用开发中至关重要，但开发者面临技术栈分裂等隐形成本。PolarDB IMCI提出解决方案，在数据库内核集成向量索引与Embedding能力，用一条SQL管理向量全生命周期，降低开发和维护门槛。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
让AI自己设计芯片！中国科学院发布「启蒙」，芯片全流程自动设计
近日，中科院计算所联合软件所推出「启蒙」系统，基于AI实现处理器芯片软硬件全流程自动设计，达到或部分超越人类专家水平。该系统在多方面表现出色，如设计的CPU达ARM Cortex A53性能等。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站，全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点，大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent，发现其有四大特点：深度研究和上下文管理强，多模态输出出色，编程能力超预期，能执行定时任务，还能开发带后端的全栈网站。
2025中国力学大会AI+分享 | 国防科技大学刘杰研究员：AI赋能PDE全流程求解
在2025中国力学大会AI+分享中，国防科技大学刘杰研究员介绍AI赋能PDE全流程求解。刘杰是研究员、博导，在并行算法等领域成果颇丰，主持多项项目，获多个奖项。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。
刚刚，全球首个AI科学家登上Nature！包揽提出idea到写论文全流程，已通过人类盲审
历经一年半研发，Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程，代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律，也指出其局限，引发伦理探讨。
1周半写64个PR、完成30%项目重构：一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后
Calendly作为成熟SaaS公司，分享Agentic Engineering实践，让Agent嵌入研发全流程。如一周半生成64个PR，完成30%项目重构。还探讨了瓶颈转移、对工程师的影响等，强调判断力和规则的重要性。