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透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”，Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势，还探讨中国企业突围之路。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
10人创业团干翻行业“潜规则”！全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”，谷歌老兵不烧钱创业
在AI创业浪潮中，谷歌老兵Bryan Zhou带领10人团队创立AnyInt平台。该平台定位AI Infra中间件，一个API对接所有模型，提倡“去中心化”，让用户付费，还在工程、安全等多方面优化，吸引开发者付费。
LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理，用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统，代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议，架构篇剖析内部机制，最后提及 Agent 化拓展功能。
OPPO AI重磅发布：深度研究智能体，离“真正好用”还有多远？我们给大模型做了一次全身体检
2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
顶会SOSP'25最佳论文，被一个国产自研操作系统拿下
国产自研开源操作系统星绽的学术论文获顶会SOSP'25最佳论文。它专注高可扩展内存管理研究，兼顾性能与安全。星绽由多单位联合研发，用Rust语言，解决传统系统难题，已有多篇论文被国际顶级学术会议录用。
OpenAI内部路线图精简纯享版
这是OpenAI内部路线图精简版，包含自动化AI研究员目标、五层安全策略、产品向平台与AI云迈进等内容，还涉及算力投入、新公司结构、非营利组织资本部署及科学发现时间表。
Nature点赞！哈佛MIT最新作：AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse，这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具，解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题，推动科研自动化升级，助力打造AI科学家。