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互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，让AI“读懂人心”。其框架分三阶段，还有动态社交记忆，在多基准测试表现出色。
从“小卡拉米” 杀入 CNCF，创始人却说：HAMi火了，我们每天仍如履薄冰
本文讲述 HAMi 项目从“小卡拉米”到进入 CNCF 孵化阶段的历程。该项目解决 GPU 利用率问题，建立跨厂商生态。密瓜智能围绕其成立，补社区短板。虽 HAMi 成功，但密瓜智能仍需证明商业价值。
Agent 的 Token 账单怎么省？
AI 行业从生成式能力向 Agent 行动力跃迁，核心矛盾转向推理成本可控性。随着企业将 Agent 编入自动化流水线，Token 消耗受关注，业界开始聚焦以「降本」为核心的技术路线。
明年让AI可靠地抢走你的活儿？Anthropic 首席产品官曝新年目标：大模型不拼 “更聪明”，终结“公司上AI，员工更累”尴尬
2025 年智能主体全面爆发，编码领域智能体成突破点，Anthropic 的 Claude Code 表现突出，份额超 OpenAI。其首席产品官 Mike Krieger 梳理发展方向，指出明年重点解决企业部署 AI 但员工未变高效问题。
一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述
传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。
Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
杨植麟预告，Kimi K3要来了
月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构，有低成本优势；通过开源解决信任问题；将推出不同规格模型；产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。
Meta百亿抢人内幕！清华学霸转行AGI拿千万年薪，教授校友看呆了
为打造ASI，Meta、贝索斯等狂砸百亿招聘专家当AI的「老师」。Meta成立「超级智能」AI实验室四处挖人，其「超级智能」成员名单里一半本科毕业于国内大学。同时，AI数据标注行业产业升级，专家获加薪。