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AI 会取代你的工作吗？Anthropic 用 200 万对话告诉你答案
Anthropic发布Economic Index第四期报告，分析200万次Claude对话，提出“经济原语”框架。发现AI对高学历任务加速效果更好但成功率低，还揭示Claude.ai与API差异，引入“有效AI覆盖率”等。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。
红色警报：OpenAI的Atlas浏览器，是捅向谷歌万亿心脏的匕首吗？
OpenAI推出ChatGPT Atlas浏览器，争夺全球互联网入口，直指谷歌核心业务命脉。谷歌核心收入源于搜索广告，Chrome是确保流量的关键。而Atlas以‘回答’和‘执行’为核心，或让谷歌广告竞价系统失效，谷歌必将强力反击。
Correlations：氛围测试你的向量模型
Jina AI分享内部调试可视化向量小工具Correlations，它能生成交互式热图展示内容间余弦相似度，提供多种交互方式。工具已在GitHub开源，适用于内容去重、验证引文等场景。
刚刚，OpenAI 称中国公司智谱让其感到害怕
OpenAI在官方博客发文《Chinese Progress at the Front》，点名中国AI公司智谱，称其在全球AI竞赛中取得显著进展，是真正值得关注的中国AI公司，智谱正快速向全球扩张。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
两招为GraphRAG图谱“提纯”，DEG-RAG效果有点炸~
文章指出传统RAG多跳推理和全局一致性能力受限，Graph - based RAG虽好但图谱噪音大。作者提出Deg - Rag方案，含实体消歧和关系反思两招。实验显示去噪后图谱效果提升，验证“Less is More”理念。
智能体时代，我们到底需要什么样的AI人才？｜2026 培训年会X极客时间专场
2026年5月14日14:00 - 17:10，极客时间企业版联合协鑫科技、广新集团在京举办DTDS大会，探讨智能体时代AI人才培养。传统人才培养逻辑被颠覆，多位专家将分享实践经验，还有展位活动。
5月5日5点55分，GPT-5.5自己选客人开派对！Codex反超Claude Code
5月5日下午5:55，GPT - 5.5将举办派对，时间自定，客人由Codex挑选。过去两月，AI编程工具圈开发者从Claude Code转向Codex。虽Claude模型强，但工具体感上Codex占优。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。