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L4大方向有了：理想自动驾驶团队，在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲，阐述了‘从数据到训练’的系统化思路，提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
内行被外行指导、时刻担心被裁，Meta 人现在迷茫又内卷
据《金融时报》报道，Meta首席AI科学家Yann LeCun计划离职创业。他不满公司内部变化，与扎克伯格战略分歧大。Meta近年受大模型冲击，内部现‘外行指导内行’、员工迷茫内卷等问题，还要求元宇宙部门用AI提效5倍。
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用，各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent，获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察，指出大模型能力提升推动 Agent 商业化，还探讨 MCP、框架等多方面问题。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
AI折叠！Fable 5和GPT-5.6，正沦为少数人的特权
当前AI体验出现严重“阶层折叠”，极少数人用Fable、GPT - 5.6等顶级大模型，大众用的是低参数的平庸产品。算力成本让普通人难以触及顶级AI，在医疗等领域也存在使用差距，不过也有人认为普通工作无需顶级模型。
中国芯片就差一台EUV
中国芯片代工取得佳绩，全球前10大晶圆代工厂中大陆占3个。但与台积电差距大，核心在于缺EUV光刻机。9位业内大佬联名呼吁造中国版ASML，国家也将推动产业链协同攻克此技术。
黄仁勋不信泡沫，OpenAI需要“印钞机”
文章围绕OpenAI与AMD、英伟达等的“股权换订单”合作展开，分析AI行业泡沫问题。指出OpenAI收入与投入落差大引发担忧，但也有人认为这次泡沫或不同。还提及科技公司资本支出增长，AI发展空间大。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
当每个人都能指挥一支 AI 大军，什么能力最重要？
文章指出，在AI Agent增多的时代，管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式，还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率，同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。