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Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
解读｜生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验，如要有系统思维、专业化优先等，还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
国内PCB迈入高端时代，竞争与筛选开始逐力
自2006年起，中国大陆成全球第一大PCB生产地，长期贸易顺差。但高端领域曾被美日韩台掌控，如今5G与AI推动变革，国内企业正以技术为矛，在高端领域发起集群冲锋，市场规模持续增长。
如何判断 AI 将优先自动化哪些任务？
思考AI优先自动化哪些任务，可从‘描述 - 执行鸿沟’视角出发。‘描述 - 执行鸿沟’大的任务是自动化沃土，反之自动化价值有限且创建训练数据难，它与‘判别器 - 生成器鸿沟’相似又不同。
刚刚，Ilya发布内部信：正式掌舵SSI、团队分道扬镳、拒绝收购，专注打造安全超级智能！
Ilya向团队和投资者发内部信，宣布Daniel Gross已于6月29日离开SSI，自己任CEO，Daniel Levy出任总裁。有公司欲收购SSI，Gross或因倾向被收购与Ilya理念分歧而离开。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，提升测试效率与智能化水平。