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在AK大神爆火的任务里，摸清国产AI真实水平
4月20日深夜Kimi K2.6发布并开源，作者借Andrej Karpathy的AI Wiki思路设计高承压任务，测试其Agent底层能力，考察它在单Agent、Agent网站和Agent Swarm三种模式下表现，探究国产AI真实水平。
幻觉率降 27%、成本忽略不计：GPT-5.3 与 Gemini 新品对今年AI走向释放什么信号？
3月3日，OpenAI和Google几乎同时发布新模型，OpenAI推出GPT - 5.3 Instant，主打日常对话顺畅；Google发布Gemini 3.1 Flash - Lite，强调规模化智能。二者不追高端能力，分别从成本和体验着手，反映AI竞争重心转移。
OCR又出宠OpenDoc，速度超MinerU6倍
复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。
斯坦福「返老还童」新研究：无需干细胞，逆转关节损伤和老化
斯坦福医学院新研究聚焦关节，不依赖干细胞和置换手术，通过口服或注射药物实现软骨再生。实验表明，抑制15 - PGDH酶可提升前列腺素E2水平，逆转老年动物软骨流失，还在人类样本上验证了药物作用。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。
宇树科技官宣：年内提交IPO，或将冲刺科创板
9月2日晚，宇树科技声明预计四季度提交上市申请。公司产品含四足、人形机器人等，商业化进展快，财务盈利。此前已开启上市辅导，C轮融资后估值超百亿。同时对Go1安全漏洞作声明。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
Cherry Studio 复盘：从 Chat 到 Agent，一款「套壳」开源产品如何推倒重来？
Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端，随行业从Chat转向Agent，它开启2.0版本重构，定位转向「个人Agent平台」，底层架构重写，要解决产品复杂性、完善协作等问题。