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Andrej Karpathy：做个好人，未来的 LLM 正在看着你
Andrej Karpathy 12 月 10 号写 blog，用现在视角为十年前 Hacker News 帖子自动打分，开源代码。他近期多篇文章探讨 LLM 相关，如可验证性、智能空间对比等，还启动 Eureka Labs。他认为未来 LLM 会审视当下行为。
别再问什么工作被AI取代！Karpathy直指本质：你的工作「可验证」吗？
前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy提出，软件1.0自动化能指定的任务，软件2.0自动化能验证的任务。判断任务能否被AI接管，关键看是否满足可重置、可高效试错、可自动奖励三条准则。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
OpenAI官宣：重组完成！非营利基金会手握1300亿美金股权，专注两大领域
OpenAI董事会主席Bret Taylor宣布公司完成资本重组，非营利的OpenAI基金会手握约1300亿美元股权，控制营利性业务。基金会初期250亿美元聚焦健康与疾病治疗、AI韧性技术方案。今晚Sam将直播答疑。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。
LangChain 彻底重写：从开源副业到独角兽，一次“核心迁移”干到 12.5 亿估值
本周，LangChain 宣布完成 1.25 亿美元融资，投后估值 12.5 亿美元，还发布里程碑式更新，LangChain 1.0 正式登场，这是一次从零开始的重写。它最初是副业，后成热门开源项目，此次重写解决了过往问题。
西湖大学打造了一个AI科学家，突破人类SOTA，还能自己发论文
西湖大学文本智能实验室推出能自主探索的AI科学家DeepScientist，两周完成人类三年科研量。它在三个前沿AI任务刷新SOTA纪录，还能写论文。文中介绍其科研历史、工作方式、成果及面临的伦理问题。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
别让Nano Banana骗了！混合方案让头像生成成功率从0到100%
作者用Nano banana更新头像时发现其生成中文能力差，提出将AI画图与HTML编程结合的方案。HTML搞定确定性、成本低部分，AI画图负责复杂、创意性高部分，还给出使用方法及多种头像加字设计方案。