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刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
手把手带你构建第一个业务本体（Ontology）：为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体，阐述Agent需本体的原因，讲解TBox与ABox概念。给出构建流程，介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具，实战构建‘订单加急交付’本体并验证，还演示Python程序推理，展望本体应用场景。
突发，Claude刷新物理学世界纪录！单挑基于杨振宁理论9圈难题
本文报道Anthropic的Claude攻克理论物理前沿难题，成功算出平面N=4超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果，打破人类此前保持的八圈纪录，计算成本仅几千美元，展示了大模型在科研领域的突破性能力。
设计师的天塌啦！！！1k Star Editable Design
本文介绍上线不久就收获1k Star的开源项目Editable Design，该项目针对AI设计交付后无法灵活修改的痛点，提出由Agent生成带结构的可编辑设计，支持HTML和PPTX格式，适配需要反复修改的设计场景。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA！奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨，OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果，其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯，9 个月完成硬件设计优化，3 个月搞定软件栈，威胁英伟达 CUDA 根基。
Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。
一个Bug改通宵！用AI写超50%代码，只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研，发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍，也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI，而初级开发者因经验不足更谨慎，同时调研还涉及绿色编码认知。
分割一切并不够，还要3D重建一切，SAM 3D来了
深夜 Meta 重大更新，上线 SAM 3D、SAM 3。SAM 3D 含物体与场景重建、人体形状与姿态估计两模型，能将 2D 图转 3D 重建结果。SAM 3 可检测、分割与跟踪图像视频物体。Meta 开放模型权重与代码，推体验平台。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
黄仁勋搬来华尔街5000亿，买GPU可以按揭了
8月11日，英伟达宣布与六家金融机构合作，成立算力融资平台，欲动员超5000亿美元，把算力做成可融资生意。其将英伟达全栈AI基础设施当可投资资产，客户按需付费，但英伟达股价不涨反跌，这场豪赌结果待察。