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刚刚，黄仁勋公开批评了所有因为AI而裁员的 CEO:缺乏想象力

黄仁勋在GTC2026小采访中批评因AI裁员的CEO缺乏想象力。他认为AI放大人的能力，非替代工人，AI公司营收增长快，NVIDIA订单多还招人，他还提到新产品OpenClaw。

基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。

扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。

南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。

Claude 新增交互式图表和示意图功能，付费与免费用户均可在聊天中直接生成。通过虚构建筑系学生 Andrea 的使用场景展示，如职业探索卡片、结构力学荷载图等，将工具嵌入成长故事线。

中国生成式AI进入产业深水区，值第四届中国AIGC产业峰会，量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业和产品，介绍了参选条件、评选维度，即日起报名，4月27日截止，结果5月峰会公布。

Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。

文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。

复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。

传统检索增强生成（RAG）有“单跳”局限，多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R，采用双视角打分和双向飞轮模式，在多数据集上表现出色。