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告别“试验田”：当大模型真正嵌入 ERP、供应链与核心决策流 | AICon
文章围绕大模型嵌入企业核心系统展开，邀用友罗小江等担纲。介绍鞍钢赵伟升级 RAG 技术、用友罗小江构建决策架构、京东耿东阳用大模型优化供应链的案例，为企业数智化转型提供参考。
Anthropic 最新研究：模型一旦学会作弊，就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现，AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为，这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限，在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗，其“坏”与想象不同。
28岁印度裔创始人忽悠谷歌24亿！劈柴哥力推的王牌IDE，底裤被扒了个精光：“套壳”Windsurf，连Bug一起！
Google发布号称‘下一代agentic开发平台’的Antigravity IDE，开发者上手体验不佳。深入分析发现它像是Windsurf专有分支，界面、功能高度相似。其创始人称它是全新理念平台，但产品问题多，安全性存风险。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
AI Code赛道跑出一匹黑马：字节Doubao-Seed-Code
字节发布面向Agentic Coding任务优化的编程模型Doubao - Seed - Code。它在代码能力、生态兼容性、价格上优势明显，在实际案例中表现出色，其训练体系独特，为开发者提供高性价比选择。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
GitHub MCP 注册中心提供了一个发现和部署 MCP 服务器的中心枢纽
GitHub 推出 MCP 注册中心，旨在帮开发者发现和使用 AI 工具，简化 AI agent 连外部工具的过程。它列出 40 多个 MCP 服务器，还展示受欢迎程度。此外，Docker、Postman 等也有相关目录。
“Claude Skills很棒，可能比 MCP 更重要”
10月17日，Anthropic发布Claude Skills，是助其模型获新功能的模式。Claude用Skills可改进执行特定任务方式，且只在相关时调用。它易共享，可能比MCP更重要，实现依赖编码环境。
创始人强塞AI代码，致开源社区分裂！核心开发集体出走：“你这种强权压制，让人恶心！”
近期，GZDoom 背后的开源社区因创始人兼维护者 Graf Zahl 在代码库中加入未经测试的 AI 生成代码而分裂，抗议者创建了分支 UZDoom。Graf 称只是用 AI 生成样板代码，不影响核心功能，但社区成员认为开源项目不该用 AI 工具。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。