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LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
AI不需要海量用户
AI和互联网逻辑不同，互联网需海量用户，因其边际成本趋近零且是消费驱动。而AI有真实边际成本，是生产驱动，更需要重度用户。若用互联网打法做AI，会陷入产能黑洞，拖慢发展。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
AI招聘逆天研究：看照片预测一生职业成就
硅谷大厂HR标配的AI招聘系统Eightfold AI被指控算法歧视，求职者要求提高招聘筛选透明度。同时，美国多所高校研究者完成一项研究，AI能通过人脸照片预测职业走向，但因训练数据问题引发公平性争议。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。
Sora APP 60天留存率：0
a16z合伙人Olivia Moore分享数据，Sora APP下载爆发快，但用户留存率从首日10%降至60天的0%。虽有功能更新、取消注册门槛等举措，用户仍不买账，或因算法、功能设计等问题。
米哈游蔡浩宇，发了个“游戏版ChatGPT”
米哈游蔡浩宇上新AI聊天软件AnuNeko，用户反馈其人性化高但逻辑较弱。AnuNeko出自蔡浩宇新公司Anuttacon，该公司此前还推出实验性AI游戏。如今AI+游戏大势所趋，米哈游新游也加入更多AI元素。