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「AI大咖谈」顶尖量化机构Quant谈"算法工程师"转量化方向的可能性与优劣势
文章是对顶尖量化机构量化研究员的匿名访谈，探讨算法工程师转量化方向的可能性与优劣势，涉及收入、考核、压力、技能差距等方面，还提及量化岗位分类、市场环境及对机器学习的依赖程度。
字节跳动发布Seed 2.0系列模型，数学能力超越GPT-5.2 High
字节跳动Seed团队发布Seed 2.0系列模型，含Pro、Lite和Mini版。该系列在数学、代码、多模态理解等方面表现出色，价格优势明显，但在编程、事实准确性上与部分竞品有差距，已开放API。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。
实测最强的Cowork Agent模型M2.7，这是龙虾最好的模型搭子
实测MiniMax新发布的M2.7模型，解决了Agent的笨拙感，是国内最强的Cowork Agent模型。它技能命中率高，能自进化，对办公场景做了优化，还能解决生产效率问题，加强了人设保持能力。
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。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
303页年度最佳AI Code综述：阿里、字节、快手30家顶级机构出品
分享303页《从代码基础模型到智能体与应用：代码智能实践指南》，由近30家顶尖机构出品。介绍2021 - 2025年代码大型语言模型发展，分析通用与代码专用LLM能力，阐明研究 - 实践差距，还开展实验。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
Fable5仅做对3.5%！大模型会看图，但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision，评测显示无外部工具时，大模型与人类准确率有近 9 倍差距，用工具后虽提升但仍远不如人类，还说明了其出题与避免取巧的方式。
在 Mac 上安装最新版 OpenClaw 并接入企业微信之后，一切都改变了
文章介绍在Mac上安装最新版OpenClaw及接入企业微信的方法。新版本功能增强，安装后可连接多种工具。接入企业微信后，能实现诸多功能，如分析股价、制定健身计划等，还能拓展写作等技能。