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OpenAI 发布公司领导者 AI 行动指南，助力企业发展
OpenAI 2024 年走访超 200 家营收 10 亿美元企业，发现拖慢 AI 落地的是‘领导层叙事缺口’。结合客户实践，总结出对齐、激活、放大、加速、治理 5 个可落地步骤，助企业构建以 AI 为核心的组织。
投资人不再只看大模型？AI资本新逻辑揭秘｜甲子引力X
2025年AI投资进入新阶段，大模型竞赛趋理性，AI Agent等赛道加速发展，投资逻辑重构。甲子引力X圆桌对话中，六位投资人分享投资逻辑调整、新投企业及看法，探讨具身智能、物理AI落地等问题。
零代码、100%本地！三步生成企业级MCP，Postman这个新功能绝了~
作者发现Postman新增MCP Generator功能，拖拖点点就能构建MCP Server。以公共的HackerNews为例，介绍了筛选API、生成代码、配置Client三步生成企业级MCP的过程，还指出此功能适合快速接入标准化REST API。
RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
AI 写代码这么强，为什么还是干不掉飞书多维表格？
有人认为 Vibe Coding 太强威胁飞书多维表格地位，使其独立开放。但作者认为这高估了 Vibe Coding 能力，低估了飞书多维表格复杂度与应用场景。现在 AI Coding 水平离生产级产品差距大。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。