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没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ 采访《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角探讨 DeepMind 成长逻辑，分析其与 OpenAI、Anthropic 的差异，指出 AI 竞争已演变为组织模式等方面的长期博弈。
BeyondSWE：AI编程80分是真的强，还是考卷太简单？
前沿模型在SWE - bench Verified测试中得分超80%，但该测试像开卷填空。中国人民大学提出BeyondSWE重新设计评测，规模是前者18倍，模型得分全跌破45%。还提出SearchSWE框架，结果显示搜索与编码能力融合待提升。
3年、1万人，快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程
快手首次系统性披露自2023年以来的AI研发范式升级历程。其研发效能演进分三阶段，从平台化到智能化，虽遇个人提效难传导至组织提效的问题，最终仍找到提升需求端到端交付效率的路径。
突发！xAI联创杨格过劳病离职，给马斯克干活压力山大
xAI联创杨格因长期高强度工作患莱姆病离职。此前已有多位核心成员离开。马斯克强调速度的管理风格使员工压力大，其公司高管更迭率高，不过也有人认为这能筛选出能力强的成员。
Node.js之父宣判“手写代码时代结束”！DHH明确反对“结束论”：大模型还差口气，手写更有竞争力
Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束，而Ruby on Rails作者DHH反对，认为大模型还差口气，手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验，指出距AI带来明显优势的拐点还差一点，还探讨互联网和产品发布等问题。
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
文章围绕基于AI大模型的故障诊断与根因分析展开，介绍项目背景、目标与原理，阐述要解决的运维痛点及技术架构、知识库构建，还提及ReAct模式实现、Dify工作流及ClaudeCode对比，目前根因定位成功率有所提升。
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。
AI引发K型分化：Gemini 3 加剧技术劳动力分化，判断力为王，基础岗位将被AI完全替代，程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3，依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式，在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移，重构软件工程工作流，赋能白领但带来隐患，还冲击劳动力市场，提升软件掌握门槛。