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1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
对话AutoCoder宿文：做5000万程序员的AI IDE，不如做10亿软件消费者的Vibe Coding
2025年AI Coding赛道火热，大厂纷纷布局。AutoCoder创始人宿文认为不应与大厂卷辅助编程，要走出差异化，做面向10亿软件消费者的Vibe Coding。团队迭代代码模型，产品数据表现佳，还分享了创业、产品、市场等多方面看法。
三个理想火枪手创业，打破具身最快百台交付纪录
至简动力由理想智驾团队三位核心负责人创立，7月6日宣布首款全场景机器人i7 Pro完成首批百台交付，创下具身智能行业最快纪录。其与绿的谐波子公司合作落地全球首个CNC智能化具身机器人产线，i7 Pro还进入多场景。公司计划进入多领域，将发布新品。
SIGGRAPH 2026 | 无需训练，一段单目视频解锁任意运镜与「子弹时间」
来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
英特尔接不住泼天富贵？
英特尔公布2025年第四季度财报，营收137亿美元，净亏损6亿美元，但好于市场预期。不过，其对2026年第一季度业绩展望低于市场共识，股价盘后一度跌逾12%。主要因供应限制，无法兑现AI驱动的CPU需求红利，且业务短板仍存。
英伟达暂时让全世界松了一口气
美东时间周三盘后，英伟达公布超预期三季度财报，黄仁勋驳斥“AI泡沫论”。此前科技股因泡沫担忧低迷，英伟达业绩成观察AI需求窗口。财报虽亮眼，但市场担忧未消，且财报也有风险，如非核心业务不佳等。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
“智元机器人收购A股上市公司是创新需要…现金流能撑三年”
智元机器人收购A股上纬新材后公开亮相，董事长邓泰华透露融资、出货等规划。其团队高管回应收购舆论、技术成果及合作等问题，如远征A2高温行走突破、与上市公司合作原因等，还提及出海和工业场景ROI规划。
当AI Agent遇到资本，为什么Genspark 能突出重围
文章讲述Genspark在AI Agent赛道的发展。它由景鲲创立，从AI搜索转向Agent，虽人气略逊Manus，但通过制造话题、快速迭代产品、合理团队构成突出重围，估值达12.5亿美元，还探讨了Agent公司被大厂收购的可能。