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软件 3.0 时代来临
OpenAI 联合创始人 Karpathy 在 AI Ascent 2026 大会提出软件正经历第三次范式转移。从 Software 1.0 到 3.0，人类参与编程方式不断变化，3.0 用自然语言编程，中间层应用被模型原生能力吞噬。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！
AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。
你的「龙虾」真记得你吗？剑桥发布长期个性化记忆基准ATM-Bench
剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。
OpenAI祭出GPT-5.4神装！Codex同款Harness全面开放
OpenAI重写Agents SDK架构，将其从‘聊天机器人玩具’变为‘生产级Agent底座’，原生收编七大沙盒，还把Codex经验产品化塞进SDK，这冲击了第三方框架，也让沙盒供应商纳入其生态。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫！8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
大规模替换数据库序列，保障百余个服务平稳运行
Coupang从关系型数据库迁移到NoSQL时，为解决序列替换问题，自研了专用解决方案。该方案采用双层缓存与滑动窗口预填充机制，以DynamoDB为数据源，让百余个服务无需重写代码完成迁移，性能和成本表现佳。
别养龙虾了，硅谷Agent新潮流是「爱马仕」
免费开源的Hermes Agent上线一个月霸榜GitHub Trending，标星超6.66万。它强调持续学习和自我进化，能自动提炼可复用技能。安装门槛低，支持多系统，还原生支持个人微信。
Sand.ai重磅更新MagiAttention，正在定义分布式Attention性能新标杆
2025年4月，Sand.ai开源MagiAttention v1.0.0。如今发布v1.1.0，适配Blackwell新架构，构建原生Group Collective原语，经系统级协同优化，在多模型训练中得到实证，展现卓越性能。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。