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Jack Clark: 美国 AI 政策的隐形推手，时代的良心还是囚徒？
本文深入剖析Jack Clark，他关注中国AI进展，认可其成就，但对中国态度强硬。身为美国AI政策“民间沙皇”，他为美国遏制中国AI发展设计五层战略，文章探讨其进入AI核心圈原因、政策理念及背后悖论。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
Ruby on Rails 之父 DHH 预言：未来“写代码”会变成不合时宜的念头！
文章介绍‘氛围编程’概念，腾讯入局推出CodeBuddy。开发者分享用此变现路径。Ruby on Rails之父DHH赞赏AI辅助，但反对全外包。网友看法不一，这场讨论揭示AI在编程中角色的核心命题。
AI开始改进“改进自己的方法”，RSI进入平方时代丨MetaRSI
本文介绍CosmosMind联合十余家海内外高校，发布全球首个统一三类RSI的元递归架构MetaRSI-v1，实现AI改进自我改进过程，在大小模型均获显著性能提升，提出统一范式与五大定律并开源项目。
豆包工作体验：Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
都在问世界模型怎么落地，PixVerse把答案做成了「好玩」
互动式娱乐市场正在爆发，PixVerse推出实时视频世界模型R2版本。该版本让用户真正和世界交互，解决实时视频世界模型持续scaling问题，从内测case来看玩法丰富，其底层技术也有大幅改进。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。