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AI破译生命！微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。
OpenAI 的“编程”新范式？其实是瀑布模型的回魂：“听 PM 的话、写需求文档”
在AI工程师大会上，OpenAI研究员Sean Grove提出“规范驱动开发”，认为清晰规范将取代代码成软件开发核心。此观点引发讨论，有人认同，有人反对，也代表了AI编程从“造轮子”到“定方向”的转折。
烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？
集成 AI Agent 竞赛打响，2024 年中国 AI Agent 软件市场规模破 50 亿。InfoQ 对话来也科技汪冠春和英科医疗陈坤，从不同角度谈产品理念与应用策略，涉及引入时间、定位、推广、架构调整等多方面内容。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
基于OpenAPI和AI coding的上云智能体构建实践
文章介绍基于OpenAPI和AI coding构建上云智能体的实践。分析不同编程范式，结合AI coding发展与Multi - Agent问题，阐述构建方案，包括业务场景、构建方法、技术实现、当前效果及后续展望，还提及文档智能与RAG构建LLM知识库。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
2025AI产品用户需求调研报告：AI产品的用户类型细分与画像分析 | 甲子光年智库
甲子光年智库基于调研数据开展AI产品用户研究，分析目标用户界定、类型细分与画像。指出新一代AI会重塑用户习惯，需探寻产品最终形态，还给出用户需求、类型分布等多方面结论。
从文本到3D动画：AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX，结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性，让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作，虽有局限，但为3D动画创作打开新局面。
首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境，ScienceBoard来了
ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件，构建科研任务集合，评估智能体在科学任务上的表现，发现现有模型在科研工作流中远未成熟。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。