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Anthropic CEO再预警：未来5年砍掉一半入门岗，失业率10–20%
数据显示，2025年美国超一万岗位因引入AI被裁撤。Anthropic CEO Dario Amodei重申观点，未来五年最多一半入门级办公室岗位或被淘汰，失业率或达10% - 20%，各方就应对就业冲击存争议。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
Thinking Machines 发布 Tinker API，实现灵活的模型微调
Thinking Machines公司发布Tinker API用于开放权重语言模型微调，可减少开发者基础设施开销。支持多种模型架构，集成LoRA，还发布开源存储库。虽有竞品，但Tinker侧重暴露低级原语，尚处封闭测试。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR：稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建
计算机视觉中表面重建难题待解，现有方法有瓶颈。北航等团队提出 GeoSVR 框架，围绕几何约束与表面正则化设计，在多数据集超现有方法，兼顾精度、完整性与效率，为多领域提供支持。
直播预约 | LightMem：面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构，能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。
OpenAI算力账单曝光：70亿美元支出，大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计，去年OpenAI计算资源支出70亿美元，多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力，大多用于幕后研究和实验，非爆款模型的最终训练，也解释了其2024年亏损原因。
2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述，分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”，梳理玩法、组件、算法演进等内容，还给出开源模型、数据等盘点。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
国产开源大模型：再见9月，你好10月~
9月国产大模型持续开源，涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力；阿里Qwen系列开源超10个模型；百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。