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独白：OpenAI前员工的深度反思
OpenAI前员工在博客分享工作体验，从文化、技术等多维度剖析公司。指出极速扩张面临挑战，文化独特，技术上用Python单体代码库、依赖Azure，还详述Codex项目诞生，认为AGI竞赛在OpenAI等三家展开。
深度洞察：AI带来的产业发展趋势
文章指出AI正以极快速度改变世界，趋势已成。探讨软件业从以应用为中心到以模型为中心的变革，还将阐述从以应用为入口到以AI为入口、AI巨头发展方向及未来展望等内容。
谷歌最新版「深度研究」反击GPT-5.2
GPT - 5.2发布前，谷歌推出新版Gemini Deep Research Agent，基于Gemini 3 Pro构建，功能强大。还开源DeepSearchQA，推出交互API。此外，DeepMind与英国政府合作，在城市规划、科学研究、网络安全等多领域应用AI技术。
李飞飞最新思考：语言模型救不了机器人
本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板，空间智能是关键，还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等，介绍其公司产品Marble，强调人人在AI时代都有位置。
Claude Skills，4000字详解 Anthropic 的思考
Anthropic推出新技能Claude Skills，作者认为它会引导第三方工具形态。Skills结合笔记式形态、可执行工具与AI调度自优化，具备低门槛、灵活表达等优势，还实现了AI自我进化，是一种新范式。
当AI开始过度思考「hey」这个字…
两张对话截图展现语言模型缺陷，用户发简单问候，模型过度分析，从问候语正式程度到表情符号语义权重，这种过度分析让对话不自然，错过人类交流重点。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。