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OpenAI帝国的真相与幻象——496页「Empire of AI」中文版电子书分享！

资深科技记者Karen Hao新书《Empire of AI》出版，496页巨著撕开OpenAI真实面貌。书中把其比作殖民帝国，揭露生成式AI繁荣背后隐形成本，还记录其从理想到现实转变、GPT - 3背后故事及2023年董事会政变等。

文章介绍了AI编程产品分类，指出Vibe Coding存在的问题。重点讲述Figma在2025 Config发布Vibe Coding产品Figma Make，其可从设计稿生成网页，有编辑工具精准迭代等功能，还推出可视化低代码建设工具Figma Site。

本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长，而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟，可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。

2月14日情人节，上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统，在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏，成果获权威认可。

arXiv因AI生成论文泛滥，禁止接收未经同行评审的综述和立场论文。而18所高校联合发布的aiXiv平台，支持AI和人类共创科研成果，采用多阶段AI同行评审机制，引发对传统学术体系的反思。

文章从工程师视角剖析现代搜索，指出传统搜索难适应多模态内容世界。快手推出 UniDex 和 UniSearch，前者变革搜索倒排，后者为统一生成式搜索架构，二者成快手新一代工业搜索‘双引擎’，有广阔应用前景。

加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。

今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。

澳大利亚和英国多所高校团队提出多模态智能体PresentAgent，能将文档转化为配有语音讲解和同步幻灯片的视频演示。其模块化生成框架有可控性和领域适应性，评估显示它在各指标上接近人类水平。

上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。