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别再乱学AI了！我花7天实践了张Zara的方法，从此告别焦虑

作者实践张Zara的AI学习法后告别焦虑，分享学习-实践-链接-输出的心法。包括高质量输入，如看长视频、跟随创造者、深度用产品；内化输出，如公开学习、与创造者交流、实践；还提及启动和持续输出要点及优质信息源。

Epoch AI团队举办竞赛，约40位数学精英分成8组与o4 - mini - medium在FrontierMath基准上对决。o4 - mini击败6组团队，虽未完全超越人类，但Epoch AI预测到2025年底AI可能超30% - 50%人类基准。

星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

图灵奖得主 Mike Stonebraker 在访谈中炮轰数据库行业，直言计算机科学未来或不再是增长型行业。他批判 Oracle、Google、AWS 等公司的数据库方案，还指出大模型写 SQL 在真实数据仓库中准确率极低，agentic AI 未来将成数据库问题。

清华开源的OpenMAIC是多智能体互动课堂平台，能将文档转化为互动学习场景，自动生成课件等内容，有五种交互式界面、AI教师指导，可在任何设备使用，对教育场景很有价值。

一位AAAI 2026审稿人在Reddit爆料，好论文被拒、弱论文晋级，疑似有「关系稿」。AAAI采用双阶段评审制并启用AI辅助审稿，却让评审更主观不可控，导致学术公信力下降。

两个月前分享的开源AI知识库项目PandaWiki，迭代速度惊人。此次更新多个大版本，编辑器体验提升，AI成智能客服，支持20+家模型供应商，还优化团队协作功能和诸多细节，更成熟实用。

耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准，揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱，英文推理或效果更好。

在AI浪潮下，CS专业情况两极分化，25岁辍学生用不到2年打造百亿美金Cursor，而CS毕业生失业率达艺术史2倍。美国创业机构YC举办圆桌讨论，探讨AI时代职业选择、学校价值等问题。