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“没有一张卡是空的”，阿里腾讯加码，算力军备进入“抢购下半场”
5月13日，腾讯和阿里巴巴释放AI算力投资加码信号。腾讯业绩增长，资本开支增加，高层称下半年采购提速；阿里CEO吴泳铭表示服务器算力利用率近极限，投资回报确定，支出或超3800亿。产业呈现三重新趋势。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
大模型微调评测入门：看懂这些指标，才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”，评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标，给出实操步骤，还说明如何综合判断模型好坏，最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
Claude版Manus只用10天搓出，代码全AI写的！网友：小扎140亿并购像冤大头
Claude Cowork是面向工作场景的通用智能体，基于Anthropic自研模型打造。开发约10天，代码全由Claude Code写，人类仅负责规划等。它让非编程用户能用AI能力，这让扎克伯格20亿买Manus的操作显得冤。
AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中，代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合，实现从分析到修复的闭环智能流程，还构建多 Agent 协作体系，未来将集成更多能力。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学，探讨从上下文工程到AI Memory，指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法，对比人类与AI记忆异同，还通过与胡塞尔对话，思考AI意识等哲学问题。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。
从 0 到 1 做一款 AI 产品：技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定？
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验，涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本，从 PLG 转向 SLG 等，为小团队创业者提供实用借鉴。