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CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词？
现在很多人觉得模型强大，提示词工程没必要，但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例，介绍迭代创作过程，指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
AI优质信息源整理：高质量网站、博主与Twitter资源推荐
文章整理了AI优质信息源，介绍Twitter在AI浪潮中的重要性及筛选优质信息流方法，还列举知乎、B站等平台，以及资讯平台、网站、播客、博客等资源，给出挑选标准和了解领域的技巧。
劝人退学、庆幸没读博浪费5年，26岁DeepMind“传奇人物”：大厂内部分散，AI研究很低效
26岁的Neel Nanda是DeepMind“传奇人物”，他涉足机械可解释性研究四年成果丰硕。在与主持人对话中，他分享经验，认为大厂内部分散、AI研究低效，还谈及读博、AI安全研究、公司决策等看法。
辍学潮来了？19、20 岁年轻人“逃离”教室去 AI 创业，20 多年创业大佬断言：他们的机会比大厂大
云存储公司 Box 创始人 Aaron Levie 分享创业经验与 AI 见解。他指出 AI 让初创公司机会大增，巨头优势不再，年轻创业者将成长为新大厂，还分析了云计算与 AI 转型差异等。
让大模型合成检查器：UIUC团队挖出Linux内核90余个长期潜伏漏洞
伊利诺伊大学香槟分校张令明老师团队的论文提出KNighter，它让大模型生成静态分析检查器，在Linux内核挖出92个长期潜伏漏洞，将LLM归纳能力沉淀为规则，带来可落地等好处。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
Sora 2瑟瑟发抖！通义万相2.5放大招：一句话出1080P电影，音画精准同步
云栖大会上通义万相2.5系列模型亮相，包含四大模型，视频生成模型实现音画同步突破，降低电影级视频创作门槛。它创作能力全方位升级，支持多种模态输入，采用原生多模态架构。
谷歌发布首个AI+教育RCT实验，传统教材要凉？
谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统，有两阶段AI生成框架，构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明，使用该系统的学生学习效果和体验更好，还介绍了其可用场景。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。