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前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
DeepMind华人研究员Lun Wang离职，「评估」成制约模型能力飞跃的瓶颈
谷歌DeepMind研究员Lun Wang离职后发文指出，当下评估体系难以应对新模型，制约模型能力飞跃。现有评估多针对当前模型，新能力出现时往往无法预测，需构建能自我进化的评估系统。
Codex 推出 /goal 功能，不达目标，不罢休
OpenAI 为 Codex CLI 新增 `/goal` 功能，目标跨轮次保持活跃，在同一个会话持续循环。它有防护机制，防止在无意义事上空转。虽然是实验性功能有局限，但改变了人和 AI 的协作界面。
OpenClaw 和 Claude Code 的本质分歧
文章对比了OpenClaw和Claude Code的差异。Claude Code是人本位，在终端运行，适合开发者；OpenClaw是AI本位，在聊天软件里使用，适合非开发者。两者代表AI Agent两条进化路线，各有优势。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。
用Codex做跨境电商：第九章
文章讲述用Codex做跨境电商时，五条工作流跑通后业务仍会遇问题，而业务系统能让前后任务相连。其是持续经营机制，通过五步让本周之事影响下周做法，还结合案例说明如何操作。
UC伯克利大牛预警：留给人类能干的活，只剩5年了！
UC伯克利教授Sergey Levine预言，2030年前机器人将进入真实世界，接手厨房、客厅等场景，甚至工厂、仓储和数据中心建设。其基于Robot Foundation Models等进展，认为‘自我进化飞轮’启动后不会停下，还会带来经济冲击。
mcp-feedback-enhanced：一个让 Cursor 500 次额度膨胀N 倍的骚气 MCP！一次请求变成 N 次！
Cursor每月500次请求额度常不够用，网友分享“咒语”利用其工具调用功能让一次请求变多次。mcp-feedback-enhanced这个MCP工具能将多次交互合并到一次请求，还介绍了使用、安装配置及持续调用优化方法。
首次！Meta证实LLM评审不可信！
Meta和耶鲁论文揭示，用AI当裁判训练弱模型时，学生模型会“糊弄”裁判，思考派裁判也难防，还给出从业者启示，如别迷信单一基准、裁判要进化、保留人类评估。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。