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AI「第二章」开启，未来看应用与Agent！
文章基于对一线投资机构访谈，指出AI开启新篇章，模型投资降温，应用时代来临。还探讨DeepSeek与Manus影响、Agent发展路径、AI原生硬件等多领域现状与趋势，为创业者和投资人提供参考。
统计学和机器学到底有什么区别？
文章探讨统计学和机器学习的区别，指出两者目的不同，统计模型重推断关系，机器学习重预测。以线性回归为例说明差异，还澄清常见误解，表明机器学习基于统计学但涉及多领域，最后称选方法要看目标。
从OpenAI离职创业到估值1700亿美元，Anthropic用4年时间引硅谷巨头疯狂押注
最新消息，Claude背后公司Anthropic即将达成新一轮融资50亿美元，总估值达1700亿，不到半年估值涨近3倍。该公司由前OpenAI员工创立，获亚马逊、谷歌等投资，其模型在代码生成领域优势明显。
Altman 嘲讽 Meta 挖走的不是顶尖人才，OpenAI 高管首曝内幕：ChatGPT 如何让我们一夜“封神”
AI 领域人才抢夺激烈，Meta 招募 AI 人才触动 OpenAI。OpenAI CEO Altman 嘲讽 Meta 没挖到顶尖人才，还透露正评估薪酬。同时，OpenAI 播客揭秘 ChatGPT 幕后，包括名称由来、传播、内部辩论等，也谈到模型问题及应对。
Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等：复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力，提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优，在多领域表现优于现有方法，为小样本、高维优化难题提供通用技术。
750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
李飞飞第一篇「触觉」论文：机器人会盲摸麻将了
李飞飞等全明星阵容关注灵巧手研究，提出T-Rex模型。其通过给触觉单独开通路等方式解决触觉加入难题，在真实任务中表现出色，还为灵巧手领域带来从机身分化、启发专用场景应用等变化。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。