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谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘
在AI算力争霸时代，英伟达GPU市值狂飙，但蛋糕正被分食。前谷歌TPU工程师Henry揭秘TPU，从架构、产能、软件等维度分析其优缺点，指出在特定条件下TPU可挑战GPU，未来芯片市场将百花齐放。
AI月产十亿行代码，暴增76%！程序员论坛炸锅：代码行数≠生产力！
Greptile基于每月用AI审核的十亿行代码发布AI编程年度报告，显示AI助力下代码生产量飞涨，但论坛对此多存怀疑，还分析了不同大模型SDK下载量、模型适配场景等，也给出2025年关键论文。
AI 智能体未来之争：是迷你应用（GPTs）？还是模块化代码（Skills）？开发者，你站哪边？
Anthropic 公布全新 Skills 功能，让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力，功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同，更强调透明可审计，受开发者称赞。
美7000万人或被取代，Agent光速卷入职场！北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员，构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配，工人对AI态度不一，还揭示未来人类技能变化趋势。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
极客说｜Unsloth 的全微调之路：从 Adapter 到 Full Fine-tuning
大语言模型参数多，微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名，现支持全参数微调，单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
奥特曼无能，英伟达撤单OpenAI投资？黄仁勋街头回应了
有传闻称英伟达与OpenAI千亿美元合作停滞，黄仁勋私下吐槽奥特曼。但黄仁勋街头回应否认，称看好OpenAI，会参与其最新一轮融资且可能是最大投资。双方合作超十年，此次表态意味着合作将继续。
Vector数据库退位，AI记忆Memvid登场！
近期基于视频的AI记忆库Memvid大火，宣称革新AI记忆管理，能将文本片段存于MP4实现快速语义搜索。不过网友分析，它底层用FAISS，读写慢、文件大，仓库issues也显示其性能与声称相反。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。