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经典ReLU回归！重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决
在深度学习领域，经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐，但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法，不牺牲 ReLU 优势解决该问题，还设计 B - SiLU、NeLU 函数，实验显示性能提升显著。
Google搜索转型，Perplexity入不敷出，AI搜索还是个好赛道吗？
Google在I/O开发者大会宣布上线由Gemini驱动的高级AI搜索模式AI Mode，此前其因转型冲击收入而犹豫。Perplexity访问量增但亏损，AI搜索赛道融资减少，大厂抢占空间，产品转垂类，商业化待探索。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
别学提示词，学逻辑
作者黄益贺认为别学提示词、别买相关课程，因其本质是通用沟通技巧，靠逻辑和方法论。还提到提示词上层是针对模型优化，但普通用户做好底层就行，靠提示词收割流量挺无聊。
Learning from peers！让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”，推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架，设计三种路由策略，实验显示小模型能借此超越大模型，开创了多种可能性。
聊一聊数据中心的投资现状
文章结合多份报告和访谈，分析国外大厂对IDC的态度。微软投资放缓，因资源消化、建设复杂等；OpenAI加速基础设施投入；其他巨头虽强调财务纪律，但核心AI投入未放缓，行业仍处增长早期。
转载 | 赖姜研究员等：基于人工智能的结构力学专题序
基于人工智能的结构力学研究因多领域融合取得进展，突破传统瓶颈。《力学学报》组织专题含6篇论文，展示我国科研人员在该领域结合的最新成果，多位专家参与，介绍了专题相关研究及期刊信息。
codex负责人：codex就要过时了
Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
所有人在让Agent更强，YC却投了一家靠Agent翻车赚钱的公司。
YC孵化的新公司Mount给AI Agent卖保险。如今企业大量使用Agent，但翻车规模也在扩大。Agent频繁出事或因引入新型债务，工程手段只能降低风险，剩余风险可被保险覆盖。YC CEO有独特比喻。