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数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
拾象 AGI 观察：LLM 路线分化，AI 产品的非技术壁垒，Agent“保鲜窗口期”
这是「海外独角兽」的AI领域观察栏目访谈，拾象CEO李广密和财经作者张小珺梳理LLM领域信号。2025 Q2全球大模型爆发性强且分化，还提到AI Labs路线、产品壁垒、“保鲜窗口”及Agent体验等内容。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
港科大教授实测AI眼镜“作弊”：30分钟碾压95%的学生，把传统教学评估体系整破防了
香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考，30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题，也引发对传统教学评估体系的反思。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
图片生成仿真！这个AI让3D资产「开箱即用」，直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything，首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产，在多项测试中表现优异，有望推动3D重建范式转变。
斑马智能进化论：从一家智能座舱供应商，到重新定义“汽车智能”的AI公司｜甲子光年
2026北京车展，智能化从“配置竞争”走向“系统竞争”，AI Agent成智能座舱主流。斑马智能完成两次身份转换，推出元神AI汽车机器人大脑等，还与支付宝合作，试图重新定义“汽车智能”。
美国00后职场大逃杀：有人退学当电工，有人拿1.1亿造AI
外媒报道，面对AI带来的不确定性，美国00后开始重估职业路径。数据显示，59%的美国年轻人视AI为职业威胁，早期职业岗位就业率下滑约16%。00后分退守和进攻两种策略应对，职场中间阶层在蒸发。