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专为宅男打造系统提示词，“二次元女友”爆火后马斯克开 44 万刀抢工程师
xAI 在 Grok iOS 应用推出 AI“虚拟伴侣”角色后，发布“全栈工程师 – Waifus”招聘，年薪高达 44 万美元。岗位负责打造实时虚拟形象系统，引发热议。不过，Grok 部分内容引 App Store 内容边界担忧。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
AgentA/B：用AI模拟用户，真人AB测试或将成为历史
宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
专访AI.Talk赵汗青 - 我不是一个创作者。
文章专访AI.Talk赵汗青，探讨AI虚拟IP YURI爆火背后的故事。赵汗青以构建虚拟人格为目标，借AI.Talk探索，让YURI多领域发展。他还谈到IP构建、商业模式及运营思路等，强调做有溢价之事。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。
国内PCB迈入高端时代，竞争与筛选开始逐力
自2006年起，中国大陆成全球第一大PCB生产地，长期贸易顺差。但高端领域曾被美日韩台掌控，如今5G与AI推动变革，国内企业正以技术为矛，在高端领域发起集群冲锋，市场规模持续增长。
不止是玩！有人利用Clawdbot组建了一个虚拟团队接管公司业务
AI智能客服公司SiteGPT创始人分享利用Clawdbot构建AI智能体团队‘Mission Control’的经验。该团队含10个智能体，可协同工作。系统有心跳机制控成本，还有协同平台，已产出多种成果。