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刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
OpenAI新幻觉论文惹争议！GPT-5拉胯是测试基准有问题？？
OpenAI新论文《语言模型为何会产生幻觉？》提出，模型有幻觉是因标准训练和评估流程倾向奖励“猜对”。GPT - 5不爱猜测，在榜单表现不佳，网友质疑论文是为GPT - 5挽尊，论文引发网友多方向讨论。
AI里最大的Bug，却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例，AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源，指出解决幻觉需改变评估指标，也引发对人类想象力起源的思考。
AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。
一个Bug改通宵！用AI写超50%代码，只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研，发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍，也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI，而初级开发者因经验不足更谨慎，同时调研还涉及绿色编码认知。
上线8个月、ARR破亿美元，45人团队每天支持用户构建 10 万个项目！CEO分享用人秘籍：高薪员工不一定是万金油
Lovable上线8个月ARR破亿美元，活跃用户超230万。CEO Anton Osika做客节目，探讨AI人才招用、品牌建设等问题，认为人才第一、品牌第二，还分析了竞争态势及收入构成，80%收入来自构建复杂应用程序的用户。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
砺算科技GPU背后的故事
文章讲述砺算科技GPU背后故事，包括其团队核心成员来源，经历的资金、欠薪等问题，还提及S3人员流动衍生出的其他GPU企业。分析砺算科技团队稀缺性、融资短板等情况，对比不同GPU发展路线。
Hinton预言成真，美国大学生掀起本科辍学潮！月入万刀修马桶，不怕AI裁员
美国Z世代不少放弃大学梦投身蓝领行业，因大学学费高、毕业易失业，且AI冲击白领岗位。蓝领工作起薪高、机会多，不易被AI取代，如焊接、水管工等。微软还列出易被AI取代的职业名单。