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对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
AI证伪百年数学猜想被打假！Lean证明惊现漏洞，哥大教授破防了
OpenAI新推理模型取得十项数学进展，如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望，因证明有AI味且难理解。此外，Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞，专家提醒Lean验证有局限。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读系列之面向DeepSeek系列模型的深度优化与实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读，详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案，包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等，并给出了评测结果。
合理利用应用商店ASO优化工具，提升APP产品权重和转化率（工具篇）
应用商店优化（ASO）是提升App曝光和下载转化率的关键过程，涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
智谱 GLM-4.5 团队深夜爆料：上下文要扩、小模型在路上，还承诺尽快发新模型！
今日凌晨，GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中，回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点，还承诺尽快发新模型，也探讨了大模型发展观点。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗：失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」（MSM）显示，相同训练数据配不同行事原则，模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段，让模型读规范文档理解准则，在特定实验中，将Agent失控率从54%降到7%。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。