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告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告正式发布 | LowCode低码时代
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告发布，指出低/零代码技术渗透率提升，主流厂商提供全链路方案。生成式AI与低/零代码融合成趋势，市场稳定增长，企业对平台综合能力要求提高。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。
全球强化学习+VLA范式，PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文，指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点，重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果，揭示VLA在线强化学习前景。
LLM越狱攻击的威胁被系统性高估? 基于分解式评分的「越狱评估新范式」出炉
目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断，易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架，用分解式评分机制，揭示过去高估越狱攻击威胁，为评估建新标准。