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英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
GPT-6 Astra：欢迎来到 AGI 时代。
OpenAI 发布 GPT - 6 Astra，总裁称开启 AGI 时代。演示视频展示其强大并行处理能力，跑分有争议，成绩不一。它有诸多成果和安全表现，也有可监控性降低问题，发布过程却状况百出。
国产推理芯片，赢了英伟达？
算力市场风向生变，国产算力崛起。政策从资金、市场、规则多维度发力，为国产算力扫清障碍。在推理场景中，国产方案性价比更高。其独特分销体系使贸易环节信息透明度低，步入卖方市场，市场也迎来新局面。
AI时代的真相：信息免费，认知收费
文章指出AI时代信息不再稀缺，获取成本趋近于零，差距源于脑中的“解码与决策系统”，并将该系统拆解为解码、决策、执行三层，分析每层造成差距的原因。
DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道，DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片，欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变，影响英伟达股价。虽有降本等好处，但面临技术、制造、生态等挑战。
智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
耶鲁大学新研究揭示 AGI 时代的残酷现实
耶鲁大学新论文揭示AGI时代残酷现实，人类将失去经济价值。AGI会自动化“瓶颈”工作，人类从事“辅助性”工作，工资取决于计算成本，劳动收入占比趋近零，应思考财富重新分配。
AI时代，为什么我极力推荐你开始写日记？
本文指出在AI时代，日记是个人存在于世界的真实锚定。马伯庸、罗振宇都重视记录，作者介绍低门槛日记方案，强调日记要真实，还可让AI做回顾，呼吁大家从现在开始记日记。