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均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
当设计师和PM都开始写代码，产品构建方式又要变天了？
Notion 产品负责人 Max Schoening 与主持人探讨 AI 对软件构建和使用方式的影响。他认为成功产品有强大核心，鼓励设计师和 PM 用代码思考，还谈到岗位融合、可塑性软件、SaaS 趋势等话题。
融资千万的 Violoop ，要做中国版的「硬件龙虾」
AI科技公司Violoop创始人何佳霖，想做中国版“硬件龙虾”，让AI 24小时为人类打工。其产品是手掌大小桌面硬件，3月12日完成数千万元融资，将用于产品落地等。团队最初尝试纯软件路线，后因安全等问题转向硬件。
默认联网搜索开启，DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪？
作者白杨SEO分享AI搜索优化，提到部分AI大模型默认开启联网搜索，利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比，助于做好AI搜索优化。
别只做skill了，都去做插件吧
Claude Code的插件系统上线，解决了配置难分享、版本化和审核的问题。它将已有能力标准化，介绍了插件与独立配置选择、上手步骤、可装内容、测试方法、提交市场及从独立配置迁移等内容，还提及其他软件推插件市场。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等：一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。
QCon 2026 北京站收官：以 AI 之力，重塑软件工程新生态
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会·北京站（2026）举办，超2000人参与。极客邦赵钰莹点明企业AI落地要点；黄东旭等专家分享见解，探讨软件变革、安全等；还有25个专题及展区展示，后续接力6月上海AICon。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
用AI“打开”金融市场黑盒：微软亚洲研究院如何构建订单级仿真引擎
在大模型与智能 Agent 崛起的时代，金融行业变革不断。微软亚洲研究院刘炜清在 AICon 大会分享，团队构建金融基座模型与 Agent 流程，实现高保真市场模拟与决策优化，还介绍了相关平台和模型构建应用。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。