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Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器，0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3，在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿，有“last but not late”交互机制，能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式，方便不同硬件部署。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
Murati翁荔陈丹琦公司发布首个产品，让大模型微调门槛暴降，要重新发明一个OpenAI
Thinking Machines Lab发布首个产品Thinker，让模型微调像改Python代码一样简单。它是用于微调语言模型的灵活API，降低了大模型微调门槛，受到业界关注。此外，该公司还尝试重新发明OpenAI，而OpenAI正打造社交模式。
Meta CTO打脸扎克伯格：首秀翻车全因致命bug，AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上，Meta发布三款智能眼镜，现场演示却屡屡翻车。扎克伯格归咎于Wi-Fi，CTO Bosworth否认，称是资源管理失误和软件bug所致，但网友对此解释并不买账，质疑团队能力。
AI Coding正在重塑大前端！一码多端如何破局？
InfoQ直播栏目邀前阿里工程师吴子奇等探讨AI Coding与跨端研发。提到跨端框架设计、技术创新、人才要求等观点，还介绍快手和字节探索，10月QCon上海站设相关专题。
收手吧GPT-5-Codex，外面全是AI编程智能体！
OpenAI推出专为智能体编程设计的GPT-5-Codex，其在代码重构、审查和缺陷发现上表现提升，具动态资源分配机制。文中还提及Codex起源、Harness概念及OpenAI内部工具，当前编程智能体竞争激烈。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
创始人跑路一年后，员工接盘把这家AI公司干到年入破亿！如今想含泪甩卖：真的“难以承受”
曾红极一时的AI聊天机器人公司Character.AI苦于运营成本高昂，正权衡出售或筹集新资金。创始人离职后员工接管，虽月活超2000万、预计年底年收入达5000万美元，但成本难承受，还面临监管和竞争压力。
杜克大学、Zoom推出LiveMCP‑101：GPT‑5表现最佳但未破60%，闭源模型Token效率对数规律引关注
杜克大学与Zoom研究者推出LiveMCP - 101，这是针对真实动态环境的MCP - enabled Agent评测基准。含101个任务，实验显示先进模型成功率低于60%，研究为提升Agent能力提供改进方向。
We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。