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击败 GPT-5!理想汽车开源 RubricHub:大模型开放生成从此有了专业裁判
理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集,解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准,经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。
全美罕见!普渡大学把AI写进“本科毕业条件”,校园炸锅:不会用AI,连毕业证都悬了?
美国普渡大学宣布,2026 年秋季入学新生毕业需达‘AI 工作能力’指标。校方称此非教学改革,是因就业压力,AI 能力成生存技能。该要求分五个方向,各学院依学科定标准,教师支持但忧执行。
谷歌Ironwood架构TPU v7:用AI造AI,撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood,由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准,挑战英伟达芯片地位,展现AI算力竞争新趋势。
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。
时隔多年,AI芯片又是华为发布会主角了
华为全联接大会上,轮值董事长徐直军带来全球最强算力超节点和集群。公布昇腾、鲲鹏芯片未来2年演进规划,还开创灵衢互联协议。虽单芯片受限,但集群层面有望实现超越。
这篇超有用!手把手教你搭建 AI 产品 Evals
文章指出AI下半场模型评估比训练更重要,做好Evals是当下AI产品开发刚需。介绍了Evals重要性、三种方法、通用评估标准等,还教你从零构建Evals及设计注意事项,助你快速上手评估。
Meta首席科学家LeCun:当前 AI 模型缺乏四项关键人类智能特质
在巴黎AI行动峰会上,Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准,指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’,介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。
Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。
能进化的Skill,才是好Skill~
2026年,我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出,静态的Skill只是高级Prompt,能自我进化的Skill才是真正的数字资产,还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。
从“云原生”到“智能原生”,AI中间件走到哪一步了?
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建,指出其核心价值,如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等,分析未来挑战与方向,10月上海QCon大会将聚焦相关话题。