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EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！

OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。

在AI与数据分析处理技术融合的当下，传统数据库架构面临诸多挑战。腾讯云TDSQL Boundless推出，通过统一架构处理多模态数据。本文从核心架构、关键技术特性及对未来数据平台建设的启示三方面解读。

文章探讨AI爱用破折号的原因，指出让模型不用破折号很难。分析了几种解释，如从训练数据学来、因“万金油”特性、受RLHF工作者方言影响等，认为训练数据混入大量纸质扫描书是最可能的原因。

macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。

文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel，追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例，详细讲解其管线各阶段，如 Tokenization、Embedding 等，还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。

文章实测字节扣子空间新功能，它自比「深度长文写作加速器」。从多方面考验，发现其一键总结方便，写论文、分析社会议题、创作抒情内容等各有表现，适合内容创作，但故事创作表现欠佳。

Claude Code等大语言模型工具强大，让软件构建门槛崩塌，迎来个人化软件时代。但构建有价值软件门槛仍高，代码虽廉价，软件维护等成本贵。工程师价值转向系统架构，真正挑战是分发和分辨实用价值。

文章围绕让代码跑更快展开，先介绍调整源代码的方法，如降低循环开销、去除内存引用等，又阐述使用硬件加速指令，像用 SIMD 函数、避免分支语句等，还提及多核并行和分析瓶颈等要点。

AI大模型幻觉问题棘手，GPT - 5幻觉率降低。苏黎世联邦理工学院和MATS研究提出低成本、可扩展检测法，精准识别实体级幻觉，分类器超现有基准，还能识别逻辑错误，团队已公开数据集。

本文介绍谷歌最新开源的移动端AI自动化测试工具ARTEMIS，它可将自然语言指令转化为Android自动化操作，支持跨App测试、多模态定位，在AndroidWorld基准评测中取得99%+任务完成率，提供多场景使用方式，可一键快速上手。