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Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。
突发：SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor
SpaceX官宣与Cursor合作，打造编程和知识工作AI。Cursor授予SpaceX今年晚些时候以600亿美元收购的权利，或支付100亿合作费。Cursor增长快但无自研模型，合作可助其训练模型。此外还介绍了编程AI市场竞争情况。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%，超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2，算力成本仅为后者5%，推理速度提15倍。还采用创新训练方法，适配企业场景。
SentGraph：一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’，因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句，按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁；线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著，也有局限。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench，涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点，配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳，提升空间大。
五源刘凯：喧嚣只是表象，AI创业才刚刚开始｜5Y View
五源合伙人刘凯在圆桌会上谈AI创业现状。他认为AI正从集中走向开放，创业者主动权增大。还提及投资AI项目的判断标准，指出ARR在C端产品失去参考价值，不同类型项目评估方式有别，且认为当下AI创业才起步。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
Mastra 还是 LangGraph.js？选型先看三条断层线
2026 年上半年，TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同，但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。