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7000 亿砸 AI，95% 失败：这一轮可能不会再造"电力时代"
文章指出本轮 AI 革命与前几次不同，虽资本大量涌入，但新需求少，多是降本和耗电。分析了其经济影响，如通缩压力、鲍莫尔病反转、K 型分化等，还给出个人发展建议。
Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步
作者密集使用Codex App等Agent应用，发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大，要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题，插件机制或是出路，Codex已有原始插件市场。
Claude Opus 4.6差评如潮！思考深度暴跌67%，AMD总监6852次日志打脸
Claude Opus 4.6遭差评，用户感其「变笨」，输出浅、易失败、违规提示增多。AMD总监用6852次日志证明其「思考深度」降67%，价格高却性能倒退。Anthropic虽称优化，但用户不满默认值被改。
阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。
追觅CES亮剑：一台AI具身机器人的洗衣革命｜甲子光年
2026年CES上，追觅推出首款AI具身洗护机器人，可完成洗衣全流程。它整合多系统，展示新创新逻辑。具身智能分阶段发展，追觅结合制造与技术，欲降低用户洗护成本，但落地仍面临挑战。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
英伟达50亿美元入股英特尔，将发布CPU+GPU合体芯片，大结局来了？
9月18日英伟达与英特尔宣布达成合作，英伟达投资50亿美元购其股份。双方将合作开发多代定制数据中心和PC产品，包括定制CPU、集成RTX GPU的x86 SoC等，此前二者有竞争历史。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
英伟达的AI已经开始接管整个项目了？SATLUTION自主进化代码库登顶SAT竞赛
NVIDIA Research提出SATLUTION框架，将LLM代码进化能力扩展到完整代码库规模，能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码库迭代优化，在SAT竞赛中超越人类冠军，成本低且效率高。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。