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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。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
AI 时代，我们是否应该重温极限编程？
AI让代码编写门槛降低、速度提升，但交付结果仍不尽如人意。极限编程（XP）引入约束，强调适度放慢，提高走在正确方向的概率，能防止代码混乱，在AI时代有重要意义。
沉寂一个月，openPangu性能飙升8%！华为1B开源模型来了
华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。
Anthropic承认模型降智后仍放任其偷懒？Claude Code用户信任崩塌中
此前大模型厂商未正面承认‘降智’，OpenAI 研究科学家称是心理错觉。但 Anthropic 公开承认旗下 Claude Opus 4.1 和 Opus 4 质量降级，然而问题未解决，Claude Code 用户信任崩塌，纷纷转向 GPT - 5。
新鲜出炉！谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。
杭州跑出的AI独角兽，突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变，算力堆叠对大语言模型性能提升放缓，空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局，群核科技作为杭州“变量”，发布业界首个3D室内空间大模型，构建数据飞轮，技术有望落地多领域。
支付宝 AI 出行助手高效研发指南：4 人团队的架构迁移与提效实战
本文介绍支付宝AI出行助手研发历程，其集成多种出行功能，基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略，如迁移基础能力、卡片生态，适配标准框架，还提及KMP应用及数据度量体系，取得业务和研发效能成果。
Karpathy氛围编程最新指南！三层AI编程结构：顺境Cursor，逆境Claude，绝境GPT-5 Pro
大神Karpathy发布全新Vibe Coding指南，总结出AI编程三层结构：Cursor负责自动补全与小修改，Claude Code/Codex实现大功能块，GPT - 5 Pro解决难题。该指南是对Vibe Coding概念的升级。