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Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
中年人的认知坍塌
Andrej Karpathy在播客提到模型持续用合成数据训练会出现‘认知坍塌’，能力退化。他认为人类随年龄增长和经验固化，也会从无限可能收敛到固定思维模式，像极了中年人的认知坍塌。
150+项目定点！这家国产MLCC，正被车企“疯抢”
近日，微容科技首席技术专家谭斌在论坛分享演讲。该司主营MLCC，虽入行晚但有后发优势。汽车电子化使MLCC需求增，其对MLCC要求严苛，微容多方面突破技术，已合作定点项目150+。
腾讯网关TGW：用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25
腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25，阐述稳定运行多年的TGW网关架构，展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战，有高性能、高可用等特性，还分享运营经验。
作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI。
作者结合宝玉老师观点，认为想深耕某领域成专家，应在独立练习1000小时后再用AI。还分享自身创作中用AI辅助情况，强调品味重要性，称1000小时练习是建立品味体系的锚定。
AI正在偷走白领工作！OpenAI狂砸10亿教AI上班，你的完美继任者即将上岗
Anthropic、OpenAI等大厂计划每年投10亿美元，为AI提供强化学习环境、让其「偷师」专家，教会AI像人类一样工作。OpenAI高管预言未来经济或成「RL机器」，引发岗位替代担忧。
MIT新研究：大模型加噪声就能替代GRPO/PPO调参
MIT新论文提出，预训练模型周围存在大量“专家模型”，只需添加高斯噪声并集成，性能就能比肩甚至超越GRPO/PPO等调参算法。由此启发了RandOpt算法，经测试准确率不错，但也有依赖预训练等缺点。
豆包大模型 Seed 2.0，有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳，但豆包大模型Seed 2.0不同，其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器，还体验了APP“专家模式”，展现多模态理解优势。
Chaterm Agent Skills + 千问大模型，智能运维再进化
文章介绍Chaterm Agent Skills与千问大模型结合用于智能运维。它能将运维经验打包成技能，提供三种模式，缩短运维时间。文中还阐述了技能概念、工作原理、技术实现及实战案例，鼓励用户尝试创建技能。
“像把大象塞进冰箱一样困难”，端侧大模型是噱头还是未来？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型，探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势，但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案，还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。