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重金挖AI人才的Meta，又投资100亿美元建数据中心
Meta在AI领域双线作战，一边以四年3亿美元薪酬挖AI人才，引得OpenAI震动；一边投资100亿美元建Hyperion数据中心，虽有反对声音，但政府看好。这显示Meta在AI竞赛的决心。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。
AI智能体加持，爆款视频产出速度提升了10倍，全民导演时代已来
Video Ocean在影像创作领域带来革新，通过AI Agent实现一人完成多职能，将拍摄周期大幅缩短。它打造自动化创作生态，能快速批量生成爆款视频，覆盖多种创作场景，操作简单，打破创作壁垒。
马斯克成立新公司「巨硬」：用AI把微软产品重做一遍
马斯克为硬刚微软成立新公司「巨硬（Macrohard）」，名字针对性强。这是纯AI软件公司，欲用AI模拟微软产品，替代其核心业务。此举动既是商业宣战，也是他与盖茨个人恩怨的延续。
文库 GenFlow2.0，这个特性让我大吃一惊
作者作为创业者和 Agent 重度用户，分享了使用文库 GenFlow2.0 的体验。它是全球首个全端通用 Agent，支持多 Agent 并行工作，过程可干预，整合多维生态，交付形态接近专业生产工具，还支持 MCP 协议开放能力。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
蛋白质基座的GPT时代来了？！
清华大学周浩课题组联合上海人工智能实验室发布蛋白质基座模型AMix - 1，以系统化方法论构建，实现蛋白质基座领域从BERT到GPT时代跨越，有四大‘超能力’，设计的蛋白活性提升50倍，代码等已公开。
普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论Context Engineering大多关注高级AI Agent，对普通用户实用性不强。本文总结普通人用AI时的上下文工程技巧，如用更少、更准确的上下文控制输出，从精简和准确两方面展开阐述。
奥特曼：ChatGPT只是意外，全能AI智能体才是真爱！Karpathy：7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩，OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力，打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域，未来AI智能体将颠覆一切，如今围绕人才的战争已白热化。
国产LLM大爆发的一周，Hugging Face热榜被承包了！
这一周国产开源LLM集中爆发，GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型；Qwen3各版本在不同能力上提升显著；Step3是多模态推理模型；腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。