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推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
《圣经》成书时间或被改写！AI竟发现《死海古卷》早于所罗门时代
科学家用AI重构《死海古卷》时间线，发现许多卷轴比原先认为的年代更早。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析首创定年方法，超越传统古文字学，还可能揭示圣经作者线索。
AI 编程别光凭感觉：手把手实操 SDD，把 Vibe Coding 拉回工程轨道。
在AI编程中，“Vibe Coding”模式在大型项目上存在弊端，易带来架构不一致等问题。规范驱动开发（SDD）应运而生，它将重心移到“定义规范”。文章介绍了SDD理念、工具、流程，还给出实操步骤与落地建议。
小鹏加速冲向L4终局：对VLA架构「动刀」成关键一环
在辅助驾驶领域，端到端的VLA方法虽有效果，但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节，推出第二代VLA，有跨代级驾驶体验，背后是底层技术架构重构。
零Token部署GraphRAG，LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG，在多数据集上超越现有方法，代码和数据已开源。
2025 年 AI 编程趋势：智能体 10 倍生产率放大下的“粪围”蔓延
文章指出 2025 年是体系化跃迁起点，AI 编程工具不断升级。AI 代理能力超代码补全，编程从‘代码直生’转向‘计划先行’，自动验证增强，还有异步化、团队协作等趋势。但 AI 重构有问题，还会放大技术债。
GPT-5真的拉胯吗？机器之心一手实测，网友：还我4o、还我4.5
OpenAI发布GPT - 5后评价褒贬不一。有人认为它进步大，也有人差评，如制作游戏、重构代码失败。机器之心实测发现其表现不稳定，写作、推理、编码能力有好有坏，复杂任务表现欠佳。
我用大模型砌“屎山雕花”：5天肝出几万行代码！产品经理的AI编程翻车记
作者作为非技术背景的产品经理，分享用大模型编程经历。先借 MCP 搭建应用，后 5 天产出大量代码却问题多。经三次重构领悟协作方法，还总结沟通技巧，指出 AI 编程改变产品经理工作，未来需融合多角色能力。
一个月的活一周干完！英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长，无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架，从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，使训练吞吐拉高近 4 倍，还解决多类性能瓶颈，保证训练效果。
AI引发K型分化：Gemini 3 加剧技术劳动力分化，判断力为王，基础岗位将被AI完全替代，程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3，依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式，在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移，重构软件工程工作流，赋能白领但带来隐患，还冲击劳动力市场，提升软件掌握门槛。