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模型宣称的“百万字处理能力”是真本事，还是营销噱头？LongCodeBench揭露真相
近年来大模型号称有百万字处理能力，但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现，测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’，还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
从聊天窗口到多 Agent 控制台：一次 AI 编程协作范式的转移
作者分享了从单 Agent 协作到多 Agent 协作的编程范式转变。当前主流 AI 开发多为单 Agent 协作，效率低，作者设计了 Mexus 工具，解决多 Agent 协作、观测、Review 等问题，重塑人与 AI 协作关系。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
我们真的变成巫师了：OpenAI API 负责人谈 AI 如何重塑软件工程
OpenAI API 负责人 Sherwin Wu 在 Lenny's Podcast 上分享，OpenAI 内部 95% 工程师用 Codex，100% PR 由其审查。他谈了 AI 重塑软件工程的现状、未来趋势，提及管理变化、创业效应、部署问题等，也为创业者给出建议。
AI 医疗全景更新：为什么硅谷 healthcare 领域出现了最多的 AI 独角兽？
本文基于对全美700余位医疗行业高管的调研及关键人物访谈，梳理AI医疗落地路径与商业化逻辑。指出医疗行业正推动AI商业化，投资增长催生独角兽，落地呈现“非线性加速”，还介绍了投资格局、应用场景等情况。
LeRobot v0.4.0 正式发布：全面提升开源机器人的学习能力
LeRobot v0.4.0 正式发布，带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统；支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真；还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性，上线了机器人学习课程。
“被投资人怒怼30分钟后，我更确定中国To B的答案” | 甲子光年
文章讲述百融云创在AI To B领域的探索。它突破传统“卖工具”模式，采用“结果计价”，共担结果、承包KPI。技术上提前押注语音对话技术栈，“硅基员工”概念落地多场景，有望推动中国To B行业进入新秩序。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。