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预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
LSTM之父Jürgen再突破，「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试，构建赫胥黎 - 哥德尔机（HGM）。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体，还在多基准测试中超越现有方法，展现强大迁移能力。
AI编程上瘾指南，一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员近2个月AI编程经验总结。介绍了AI编程战略价值、研发范式转变，以CodeBuddy为核心的编程方法，AI×SDLC方法论，通过三大场景实践展示其应用，并分析边界局限，最后强调组织人才发展重要性。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
当 Kafka 架构显露“疲态”：共享存储领域正迎来创新变革
沃尔玛开发者 Ankur Ranjan 与 Sai Vineel Thamishetty 长期关注 Apache Kafka 与流处理系统。文章指出 Kafka 架构现局限，介绍下一代开源项目 AutoMQ 借助云原生设计，解决其成本、扩展性与运维痛点，为实时数据流架构提供新视角。
AI浪潮之下：存储来到聚光灯下
AI浪潮下，行业对存储设备重视上升。其根因是AI业务刺激，数据量增长且推理业务有新需求。信通院报告显示我国存力结构优化，国内厂商迎来机会，平头哥镇岳510主控芯片表现出色，生态建设也在推进。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
Granola 为什么能赢：会议笔记，把产品做简单很重要
Granola是新推出一年多的AI笔记产品，迅速成硅谷创业者、投资人常用工具。其创始人认为，“AI笔记”头号竞争对手是苹果备忘录。产品好用关键在于极简“蜥蜴脑设计”与利用用户“上下文”，文中还分享设计思考与实用经验。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。