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心芯相栖黄思铭：我们做了只像狗狗一样的小猫 | 00 后创业者系列

2023年，黄思铭因世界变化快、大学教材陈旧而从杜克休学。他结合自身幸运经历，想借AI普及优质关系。2024年6月，其团队上线虚拟角色小喵希拉，教AI与人做朋友，目前已获不少用户。

文章介绍编程工具Cursor，它是基于VS Code、深度集成AI的智能代码编辑器，有多种模式，能力强但有局限。作者分享用其完成重构需求的过程、经验，还提及使用中踩坑及应对方案，最后总结提效成果。

分发Python应用时，环境配置和依赖管理让人头疼。刚开源的Python打包工具PyFuze功能全面，基于cosmopolitan和uv构建，有三种打包模式，兼容GUI应用，跨平台运行，还能一键将项目打包为单个可执行文件。

OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman接受40分钟深度专访，谈到GPT - 5大概率今夏发布，也会因多种原因延期，还提及o3、Deep Research等产品对实现AGI的重要性，以及OpenAI其他创新产品、项目和发展规划等。

谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。

Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。

何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。

面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0，极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型，有InfLLM v2、CPM.cu等创新，基准测试碾压对手，适配全平台，还有科研、工具调用等功能，标志端侧长文本时代到来。

司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型，将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust，还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。

上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。