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怎么回事？刚被OpenAI收购，Windsurf就发了个自己的模型
5月初，刚被OpenAI收购的Windsurf发布AI编程模型SWE - 1，该模型针对软件工程全流程，核心是流动感知，实现人机自然交接。它有三个系列，已上线可免费使用，开发灵感源于编辑器，在评估和实测中表现良好。
60天融资数千万，何泳澔出任CTO！这家黑马冲刺「最后一公里」
本文报道具身智能赛道初创虚时科技，60天内累计完成数千万元融资，前地瓜机器人具身智能算法负责人何泳澔出任CTO。公司押注仿真训练解决机器人落地数据瓶颈，推出全链路闭环仿真训练系统，已获得工业场景订单。
老黄斥资60亿美元，打造全球顶尖开源模型！
多家外媒爆料，英伟达计划斥资60亿美元打造全球最强开源权重AI模型。为此，英伟达买下Poolside的技术，挖走其核心团队，追加巨额投资。这让AI大模型竞争格局或变天，英伟达也将与大客户成对手。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」，新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告，将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”；提出新方案让机器人提前预判触觉；在世界模型中重构“触觉想象”，推动具身智能“视触融合”。
Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。
马斯克麾下最惨打工人：手滑删掉xAI三周训练数据
xAI一名员工在数据迁移时误删了2到3周的核心训练数据，这或为Grok重组震荡后遗症。xAI为追Claude等，采取喂Cursor数据、自研V9等策略，还曾借道访问竞品模型。如今xAI把算力租给对手变现。
突发｜Andrej Karpathy官宣加入Anthropic！
周二晚间，Andrej Karpathy在X上自宣加入Anthropic，将在核心预训练团队工作。他是AI领域极具影响力人物，曾任职OpenAI、特斯拉等。此次加入或助推Anthropic上市，也让OpenAI面临压力，或引发新一轮AI军备竞赛。
没有AI也能活得很好的公司，才能用好AI
多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。
数据分析师如何快速建立在 AI 时代最值钱的能力：一份可落地的行动路线图
文章借Snowflake分享，探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化，指出数据叙事成稀缺技能，还给出普通职场人90天AI逆袭路线图，强调人类在决策判断上的不可替代性。