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DeepSeek发布最新论文，5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文，从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理，提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术，解决内存、计算效率等难题。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
基于 Qwen3.8-Max 构建 AI 合同精审系统：文档解析、多轮条款分析 Pipeline 工程实战
本文分享基于Qwen3.8-Max大模型+Python Flask搭建AI合同精审系统的完整工程实战，包含环境配置、项目架构、核心模块开发，记录开发踩坑经验，附AI与人工审查的实测对比数据，适合中小企业合同初审使用。
GitHub 千星项目：把四款 AI 编码工具变成并行科研 Agent！
本文介绍alphaXiv团队开源的千星项目OpenResearch，针对当前AI编码工具不适合科研循环、多Agent并行冲突等痛点，将四款主流AI编码工具包装成可自动运行完整研究循环、支持多Agent并行探索的科研Agent，核心设计简洁实用，覆盖完整科研工作流。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
00后的他们，正在定义AI时代的新坐标丨红杉中国联合《麻省理工科技评论》中国发布“25岁以下AI创新青年先锋”
AI领域创新正由年轻一代推动。红杉中国与《麻省理工科技评论》中国发起“AI25”计划，揭晓2025年“25岁以下AI创新青年先锋”入选者名单，他们在各领域成果突出，未来还将打造AI原生社区。
Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。
让 AI 自己做增长：基于OPC和Harness思想的自主增长系统探索
文章围绕让AI自主做增长，基于OPC和Harness思想构建自主增长系统展开。介绍了系统背景、做法、多Agent架构落地方案，还提及踩坑问题、解决方案及对未来的思考，如完善数据集、探索OPC + AI Agent模式。
万字长谈丨同济工智院华先胜：工程智能，是 AI 的「成人礼」
雷峰网·AI科技评论对话同济工智院华先胜，探讨工程智能。他认为工程智能是AI与工程深度融合，要从数字走向物理世界，构建体系，实现人机共生，还介绍了研究院成果、灵感计算及操作系统架构等。