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在软件工程中，对 AI 的过度依赖，会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
谷歌创始人布林：当年发完Transformer论文，我们太不当回事了
在斯坦福大学工程学院百年庆典活动上，谷歌联合创始人谢尔盖・布林与校长、工程学院院长对谈。他回顾谷歌发展，称曾对Transformer论文未足够重视，还分享对专业选择、大学模式、学术与产业等方面的看法。
清华刘洋团队论文：揭示为何 70B 的医疗模型，反而不如 8B 会问诊丨ILCR 2026
在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。
马斯克官宣1万亿瓦芯片计划，红杉合伙人力挺：xAI会赢！
马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”，目标每年1太瓦算力，还要把数据中心送上天，引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI，认为其会赢，还指出马斯克有识别技术拐点的能力，虽错过语言模型转向，但已修正。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
西湖大学修宇亮，想做「会格斗的数字人」丨GAIR 2025
2025年12月12 - 13日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会将在深圳举办。西湖大学助理教授修宇亮12月13日将在《世界模型》论坛演讲，带来数字人研究最新成果，其曾破局三维数字人姿态重建难题，还想做“会格斗的数字人”。
从诡异视频到假论文，AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行，如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等，背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是，AI生成的低质量论文渗透到学术领域，危害知识纯粹性和科研公正性。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。