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清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
告别 260 亿美元的低效投入，HappyRobot 为物流业配置 “AI 调度员”
HappyRobot为物流市场搭建AI-native平台，切入“voice agent + 通信自动化”领域，打造“数字员工”。它能提升沟通效率、降低成本，已获6200万美元融资，还尝试拓展至其他行业。不过，也面临AI价值兑现不对称等潜在风险。
100美元、仅8000行代码，复现ChatGPT，Karpathy：这是我写过的最疯狂的项目
特斯拉前AI总监Andrej Karpathy发布全新开源项目「nanochat」，是极简且完整的「从零构建ChatGPT」训练框架。不到12小时GitHub星标破4.2k。约8000行代码，花100美元、4小时就能训练出专属「小ChatGPT」。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
文章分享AI驱动客户端需求开发实战，从实践活动汇总AI Coding问题，给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程，对比效率提升300%，还探讨需求拆分、Prompt编写等问题，介绍业务开发范式。
Anthropic发布Agent SDK，截胡 OpenAI
OpenAI Agent Builder消息传开，大家等其Dev Day发布时，Anthropic突然宣布将Claude Code SDK改名Claude Agent SDK，抢先发布完整智能体开发框架。该SDK有独特理念、工作流程及多种功能，与OpenAI产品理念不同。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。
翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司，公开第二篇论文
明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文，主题为“Modular Manifolds”，通过统一框架约束和优化网络不同层/模块，提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路，若应用于大模型，训练效率和稳定性将大幅提升。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
在全球 AI 的惊天变局中，为何越想独立，越要开放？
在科技巨头主导AI风向的当下，人们对数字命运的掌控感到焦虑，催生了主权人工智能概念。《主权人工智能现状》报告揭示，追求AI主权成全球共识，其核心驱动力有四，实现路径是开源，同时也面临挑战。
马斯克收购OpenAI新计划实锤了：找小扎筹千亿美元，果然敌人的敌人就是朋友…
今年2月马斯克为收购OpenAI找扎克伯格筹资974亿美元，想拉其入伙，曾有激烈冲突的二人放下前嫌，但Meta婉拒。小扎忙于组建“亿元俱乐部”，OpenAI则因人才流失致HR负责人离职。