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30万岗位将被AI吞噬？印度2830亿美元软件业迎来「清算时刻」！
AI裁员潮让印度软件业面临「清算时刻」，或致10万至30万人失业。TCS裁员1.2万，凸显行业「技能错配」。到2026年印度需100万AI人才，目前IT从业者中具备AI技能的不足20%。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
谷歌也要「AI抖音」了！新Veo 3.1原生支持竖屏，4K分辨率高画质
谷歌Veo 3.1升级，全方位提升视频生成质量，新增竖屏和4K两大特性。它还提升创意、一致性和元素融合能力。谷歌借此进军AI短视频，结合自身优势推动“AI视频竖屏化”趋势。
砂之船 × 炎黄盈动：基于企业级AI平台，加速智能商业运营落地
砂之船集团作为大型奥莱运营商，2025年选择炎黄盈动企业级AI平台，从现场运营切入推进AI落地。该平台解决业务挑战，提升管理效率超60%，助力集团多方面价值提升，为行业提供示范。
重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
文生图Scaling新变量，被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现，文生图模型中自然语言Caption变长，不意味着模型获更多视觉监督，其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt，从两侧提升文本条件，在多任务上取得显著提升。
字节Seed团队发布循环语言模型Ouro，在预训练阶段直接「思考」，Bengio署名
现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”，未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro，将推理能力构建到预训练阶段，实现参数效率提升，还降低了有害性。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
当 AI 能写代码修 bug，高考报计算机专业是“火坑”还是“新机遇” ｜深度对话 6 位专家
在 AI 浪潮下，编程范式变革，开发岗位结构改变。本文采访 6 位专家探讨高考生报计算机专业是否值得，还分析适合人群、专业核心技能重要性变化等，为考生提供多维度参考。
马斯克22万张GPU救场后，Claude勉强恢复“三个月前体验”，Gary Marcus却警告：GPU将严重过剩，很快不值钱
当地时间5月6日，Anthropic宣布用SpaceX算力，提升Claude服务能力。此前其算力紧缺致口碑下滑，此次合作让Claude恢复到3个月前体验。同时，纽约大学学者警告GPU将过剩，而Anthropic发新功能争企业客户。