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苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
不靠高薪靠信仰！以文化破局，Anthropic凭「使命驱动」杀出AI人才血路
顶尖AI人才争夺战在科技巨头间白热化，Meta等不惜高薪抢夺。但Claude开发商Anthropic工程师净增长率超对手，它不靠高薪，凭“使命驱动”和独特文化吸引人才，其经验值得国内AI初创企业学习。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统，介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作，还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现，总结技术演进趋势，最后提及 Tablestore 的优势。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
AI Agent平台Delve获3200万美元融资，估值3亿美元
21岁麻省理工辍学生创立的AI Agent安全合规平台Delve获3200万美元融资，估值3亿美元。它从医疗记录助手转型，业务扩展到多合规框架，用AI智能体自动化流程，但也面临竞争。
拆箱开源版Coze：Agent核心三件套大公开，48小时揽下9K Star
扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源，加上此前开源的开发框架Eino，覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议，降低开发门槛，有望带动Agent在更多场景落地。