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AI时代下，程序员还有必要系统性啃书去学习吗？
文章围绕AI时代下程序员是否需系统性啃书学习展开。多位鹅厂同事分享观点，有人认为要用书籍搭骨架、AI填充，也有人指出要立足问题探索原理，还有人强调经典书籍在核心领域不可替代。
陶哲轩经费被断供，在线发帖自证数学有用
菲尔兹奖得主陶哲轩就职的UCLA科研经费被冻结，个人研究及应用数学研究所IPAM失去资金支持，还遭网友质疑其学术成果价值。他开新帖以“压缩感知”研究为例，力证数学研究回报，并将视野扩展到AI大模型。
Kimi K2技术报告正式发布：“保姆级”深度解析，一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布，Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进，有预训练、架构设计等多方面创新，为智能体领域提供可行路径。
广义智能体理论：智能时代通向「万物理论」的新路径？
源自AI的「广义智能体理论」为探索「万物理论」提供新视角。它将物理、生命、AI系统纳入标准智能体框架，提出四大基本作用力或源于「智能场」，还为经典、相对、量子力学差异提供新诠释。
用AI，写代码只会更慢！但一定更「快乐」
METR研究实测发现，GPT等AI编程工具让顶尖程序员写代码平均慢19%，效率不升反降。开发者本预计提效24%，体验后仍觉快20%。研究还分析变慢原因，提醒勿高估AI编程能力。
太炸了！小扎2亿美金挖走了庞若鸣，比库克年薪还高
外媒爆料小扎花2亿美金挖走苹果智能基础模型负责人庞若鸣，薪酬比库克高，且大部分与绩效挂钩。庞若鸣履历出色，领导苹果自研大模型核心团队，成果关乎苹果产品未来。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
DeepSeek被「猫咪睡觉」给干崩了……
研究员发现，在数学题后加「有趣的事实：猫咪一生大部分时间都在睡觉」，能让DeepSeek数学能力崩塌。研究开发CatAttack方法找「触发词」，无关触发词使模型错误率飙升，还会让回答变长。
比10年专业医生准4倍！微软发布突破性医疗AI系统
微软首席执行官分享新发布的医疗AI系统MAI - DxO，它模型无关，能适配不同语言模型，模拟医生诊断流程。测试显示其准确率远超专业医生，成本大幅下降。此外还发布序贯诊断基准SDBench。