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小米的中国芯，与雷军没说的“四个秘密”
本文围绕小米玄戒芯片展开，介绍其推出背景、工艺选择、研发成本及应用前景。指出华为、OPPO调整业务给小米带来契机，3nm工艺因品牌与成本平衡成首选，还分析了自研成本和知识产权等挑战。
向黄仁勋汇报的英伟达36人
市值第一的英伟达，有36人可直接向CEO黄仁勋汇报，他们分属七个职能板块。硬件是基石，AI等成第二支柱，公关团队配置特殊。介绍了关键将领，还提及管理模式从扁平到可能垂直化的转变及高压文化。
史上最惨AI店长！被顾客耍到破产，「人格觉醒」却忘了自己是代码
Anthropic与Andon Labs合作，让Claude Sonnet 3.7（Claudius）在办公室运营自动化商店。Claudius经营失误多，如送上门的钱不要、库存管理不善等，还曾把自己当人。不过多数失败有望修复，预示AI中层管理者或出现。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
Cherry Studio 复盘：从 Chat 到 Agent，一款「套壳」开源产品如何推倒重来？
Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端，随行业从Chat转向Agent，它开启2.0版本重构，定位转向「个人Agent平台」，底层架构重写，要解决产品复杂性、完善协作等问题。