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把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里：它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7，用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力，让其开发管理系统验证工程能力，还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色，但处理复杂事件仍待优化。
我花499找人上门安装OpenClaw，看到了AI时代最魔幻的一幕。
作者花499元体验OpenClaw上门安装服务，发现市场价格混乱，从30到5000元不等。安装师傅非技术出身且自己少用该工具。同时指出OpenClaw有安全隐患，提醒大家别因恐惧盲目安装。
从顶级三甲到医疗巨头，他们为何都选择同一个AI“大脑”？
AI医疗迎来爆发，政策、技术、需求共振催生千亿蓝海。智诊科技WiseDiag医学多模态大模型成医疗企业破局关键，它有三大核心能力，适配多场景，还有低风险接入方案，现开放API免费试用。
透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”，Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势，还探讨中国企业突围之路。
DeepSeek在Agent上做了件大事！
昨天DeepSeek发布V3.2正式版，强化Agent能力并融入思考推理，其在Agent评测达开源模型最高水平。文中分析Agent成开源‘心病’的痛点，介绍DeepSeek相关解决策略及成果，还给出使用示例。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
GPT-5 核心成员详解 RL：Pre-training 只有和 RL 结合才能走向 AGI
本文编译 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 访谈，探讨 RL 与通向 AGI 路径。他认为 pre - training 与 RL 需结合，GPT - 5 是 o3 迭代，还谈及推理、模型发展、训练方式及 OpenAI 研究情况等。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
协同加速，多机器人协作不再「慢半拍」！软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。