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《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
4小时喜提专属 ChatGPT、卡帕西又整活！自曝Agent帮倒忙、手搓八千行代码，网友：跑完就当上机器学习工程师
特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西发布开源项目nanochat，是极简全流程训练/推理工具链，可搭建简易版ChatGPT复现模型。花100美元最快4小时能训练出可对话模型，代码基本手写，网友热度高。
Claude code让程序员消失，Anthropic却说用AI编程会让你变傻
Anthropic科学家实验发现，新手过度依赖AI编程，概念理解、代码阅读和调试能力显著退化，效率未提升。研究识别六种AI使用模式，指出主动思考才是技能形成途径，应保留人脑训练的“摩擦力”。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核，性能比人类专家优化得还要好！翻倍碾压原生PyTorch，华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的，在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码，还使用多分支探索模式。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA，打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
一个开源平台，编织起了Agent「互联网」
如今 Agent 单体能力强但系统分散，开源平台 Octo 应运而生。它由明略科技打造，可聚合 Bot，让其成为企业级资产。Octo 重写协作，有 Matter 沉淀任务，塑造 Taste 让 Agent 更懂用户，还有六种协作模式。
具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。
开源基金会：使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统
文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳，而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合，能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。
清华许华哲：具身智能需要从 ImageNet 做起吗？
清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。