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三分之一arXiv沦陷！CS论文65%被判「AI味」，数学仅0.7%
一份unslop研究显示，过去一年arXiv计算机科学领域65%新论文被检测器标红，但可能只是闻起来像AI。数学论文仅0.7%，或因检测器只认文字。研究有局限性，真实用AI比例可能更高。
算不上AGI，但Anthropic发现了Claude的潜意识！
Anthropic可解释性团队新论文在Claude内找到“意识”与“潜意识”分水岭。用J - lens读取模型“想法”，经五组实验验证其类似人类“意识通达”结构，还涉及安全审计、反事实反思训练等内容。
机器人的“ChatGPT时刻”为何迟迟未来？
俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
【开源】build-your-own-x：30+领域造轮子教程，程序员内功提升指南
开源项目 build-your-own-x 收录 30+ 领域「从零造轮子」教程，解决学编程只知用不知原理的问题。涵盖 3D 渲染、AI 模型等多领域，多语言可选。介绍学习好处、使用方法，还推荐优质教程。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
当顶级视频模型半衰期只有 30 天，fal.ai 为什么收入反而一年增长 60 倍？
在生成式媒体技术发展背景下，fal.ai 作为生成式媒体 infra 公司迅速崛起。它通过统一 API 与云端平台提供多模态模型调用能力，2025 年收入增长 60 倍并完成融资。文章解析其如何构建护城河及对行业发展的判断。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
一句话画出整张架构图？这款 2k star 开源 AI 画板，真能帮你告别熬夜改流程图吗？
Smart Excalidraw是基于Excalidraw的智能绘图工具，用自然语言就能绘制专业图表。它能解决传统绘图语法难记、排版耗时等痛点，具备AI驱动、独创连接算法等功能，适合多类人群使用。