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刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
下周聊：出海第一步，AI 科技公司需要关注的 5 个法律合规问题
AI创业应尽早出海，但不同地区法律法规等复杂。文章邀请专业人士，下周四线上分享科技公司、AI创企出海面临的合规风险、典型案例及应对方法，还提及需关注的软硬件法律风险等问题。
想实现AGI，得先建好“AI工厂”
人工智能算力需求膨胀，行业陷入‘暴力美学’迷思。摩尔线程在2025 WAIC前夕提出‘AI工厂’理念，解构其‘五要素’，并展示多领域应用案例，为算力建设提供系统性解法。
倒反天罡：ChatGPT教人说话？36万视频+77万播客已证实！
最新研究警告，ChatGPT正改变英语表达方式，植入自身偏好。研究人员分析超36万视频和77万播客，发现GPT词汇使用率显著攀升。但研究有局限，且AI沟通还引发信任危机等问题。
研究显示：AI 并没有提升编程效率，它反而让你变慢了19%
METR研究显示，16位资深开发者在真实项目测试中，使用AI工具效率降低19%。分析发现，编写提示词、等待响应等耗时多，保留代码仅44%。研究指出多因素致效率低，网友看法不一。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。
火速吃瓜，OpenAI模型还没发又惹出争议了？？
GPT - 6发布前夕消息不断，OpenAI新模型引入的“循环深度”技术因可能让模型思考难监控引争议，同时模型名或被API剧透，图像模型GPT Images 2.1也将更新。
突发！你关注的AI博主被「焦点访谈」报道了！
AI博主花叔上了央视《焦点访谈》，他曾靠AI coding能力做出付费榜第一的App。时隔一年多再次被报道，他认为是时代需要这个故事。此外，他的开源项目「女娲.skll」已突破20000+stars。
8720个AI岗位真相：LLM和Agent吃掉58%的岗位
AIDevBoard团队基于9906条招聘数据，分析8720个AI岗位。LLM和Agent需求占比58%，头部实验室主导高薪。混合办公薪资最高，不同城市、资历薪资有差异，能助了解AI就业状况。
2026 将近，世界模型到底更「世界」了吗？
近期 Runway 发布相关产品，让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸，业内理解不断变化，概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级，出现概念同名但内核分裂现象。