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小扎疯狂挖角 OpenAI、签约跳槽就发 7 亿奖金，奥特曼痛批：不懂创新，老“复制”人了
Meta 首席执行官扎克伯格掀起 AI 人才争夺战，向 OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工提供巨额签约奖金。OpenAI 首席执行官奥特曼证实此事，称挖角大多未成功，还批评 Meta 不懂创新，只“复制”。此外，奥特曼还谈及超级智能等问题及 OpenAI 未来方案。
YC AI 创业营 Day 2：纳德拉、吴恩达、Cursor CEO 都来了
YC AI创业营第二天，微软CEO纳德拉、吴恩达等七位重磅嘉宾围绕AI技术、创业等话题分享观点，如不要将AI拟人化，智能体将成新一代计算机等，还给出产品开发、创业等方面建议。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
巨头博弈下，Agent 的机会和价值究竟在哪里？
极客公园创始人与拾象相关人员对话，探讨 Agent 热点话题。指出其真正门槛或在基础设施，还谈及产品路径、技术挑战等，如通用 Agent 是大模型公司主战场，Coding 是衡量 AGI 关键指标等。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
摩根士丹利如何攻克编程界的“最头疼问题”
金融巨头摩根士丹利开发AI工具DevGen.AI，将旧代码转现代语言，此难题通用工具难解决。该工具今年审阅900万行旧代码，节省28万小时。虽有局限，但降低对旧语言开发者依赖，且不会减少人才需求。