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扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
对话 OPPO AI 姜昱辰：手机才是 Memory 最好的土壤，AI 一定会彻底改变智能手机
文章是对OPPO AI姜昱辰的访谈。他认为AI会改变智能手机，OPPO将小布记忆做成跨系统收藏夹。产品迭代后记得更广、更深、更有用，团队还探索记忆分层、更新等，也重视用户隐私和主动推荐能力提升。
烧了2000美金后，我发现Vibe Coding“已死”！
作者黄叔分享科研成果Spec Coding，称Vibe Coding已死，因其Prompt易逝、迭代混乱。Spec Coding复杂度高于提示词工程，文中给出从0到1及迭代的提示词和步骤，还提及额外好处及理念特性。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
Google开源MCP数据库工具箱轻松连接各类数据库
近日Google开源新项目genai - toolbox，它是为数据库设计的MCP服务器，能让开发者用不到10行代码将数据库工具集成到AI应用。该项目封装复杂问题，有动态工具注册机制，支持主流数据库，提供多语言SDK和多种部署方式。
百亿机器人独角兽冲刺IPO，细分赛道收入第一
镁伽科技是中国收入最高的机器人自主智能体供应商，近期向港交所递交招股书。其面向生命科学和智能制造领域，产品有“机器人科学家”之称。背后有博世、药明康德等巨头及明星资本加持，估值超105亿。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
AI搜索平台Glean获1.5亿美元，估值72亿美元
CNBC消息，AI搜索平台Glean完成1.5亿美元F轮融资，估值升至72亿美元。其核心产品是企业级搜索平台，可集成多应用。资金将用于团队扩张和拓展市场，但也面临激烈竞争，技术可与大模型互补。