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刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA

AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。

GitHub上项目Beads登上Trending榜单，它是为AI编程助手设计的分布式任务追踪系统，底层基于Dolt数据库，解决多AI协作痛点，有版本控制、AI优化等亮点，还提供多种安装方式。

AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。

近日，寻明生科宣布完成3500万美元A+轮融资，由红杉中国领投。资金将用于建设创新功能抗体设计平台AuraIDE™，打通智能体关键环节，加速创新药管线临床转化，其已实现千万美元商业收入。

文章借Snowflake分享，探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化，指出数据叙事成稀缺技能，还给出普通职场人90天AI逆袭路线图，强调人类在决策判断上的不可替代性。

4月23日投海Tech Show将在海淀启幕，拒绝形式主义，以真实内容和沉浸式体验展示前沿科技。众多创业者携项目而来，涵盖AI、硬科技等领域，现场还有互动环节，选出最“夯”项目。

剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。

2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。

近日，开发者复现1970年代技术环境，用PDP - 11汇编语言实现Transformer并训练成功，项目叫ATTN - 11。在低资源下实现功能闭环引热议，大家思考Transformer到底需要什么。

浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0，提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制，让小模型把技能内化到参数里。实验显示，其效果出色，token效率高，为小模型成领域专家提供新方向。