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北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
谷歌MCP Toolbox for Databases拆解：助你快速构建数据访问智能体的神器
企业Agent运行常需访问数据库，但会遇到工程问题。本文详解谷歌开源项目MCP Toolbox for Databases，介绍其概念、好处、使用方式，还展示安装、配置、启动过程及不同模式下使用方法，兼具安全管控与可观测性。
YC AI 创业营 Day 2：纳德拉、吴恩达、Cursor CEO 都来了
YC AI创业营第二天，微软CEO纳德拉、吴恩达等七位重磅嘉宾围绕AI技术、创业等话题分享观点，如不要将AI拟人化，智能体将成新一代计算机等，还给出产品开发、创业等方面建议。
我去，还能这么玩？AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是 Nanonets 开源项目，为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具，适用于多种文档类型，支持字段与表格识别。它零 OCR 误差小、可本地部署，还能灵活接入模型。
搜索Agent最新高效推理框架：吞吐量翻3倍、延迟降至1/5，还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈，提出SearchAgent-X框架，实现吞吐量提升、延迟降低，且不牺牲答案质量，还揭示AI智能体平衡和等待问题。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成，8B参数碾压GPT-4o
Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM，能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3，多次生成得分更高，让内核开发更易上手。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
目标出货一亿台，Altman和Ive的新公司「io」到底要做什么硬件？
本周三，OpenAI收购AI硬件创企「io」，引发对合作细节和硬件产品的猜测。Sam Altman和Jony Ive计划打造非手机、眼镜的设备，成第三核心小工具，计划出货1亿台，目标明年年底推出。