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正确答案 ≠ 正确推理，CoT 或成大模型推理能力停滞的「罪魁祸首」？
研究指出当前大模型推理能力评估多关注答案准确性，忽视推理步骤。通过对前沿模型测试发现，2023 - 2024 年大模型推理能力提升停滞，进步靠提示工程，自底向上策略最有效。
睡觉也在卷！伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升
Letta和UC伯克利研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考以提升推理效率，降低推理成本，在多数据集实验中展现优势，在软件工程任务中也有应用。
你的 Harness 工作流真的在进步吗？我们用一场考试撕掉了遮羞布
文章指出Harness工作流常靠‘主观vibes’驱动，缺乏有效评价体系。为此推出Harness Eval评测系统，包含出题、答题、改卷等环节，形成闭环，帮助工作流持续改进，还能提升整体通过率。
给AI全局记忆
作者认同OpenAI‘全局记忆’观点，称其能提升对话连贯性，实现AI成个人助理愿景。介绍OpenMemory项目可存储调用记忆，还提及实现功能的三点做法，看好创业者在该领域机会。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么？｜甲子光年
智谱上线并开源GLM - 5，在Coding与Agent能力上达开源SOTA，刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性，提升能力阈值，但成本阈值也更显性，未来软件工程或分层发展。
2025-2027年DRAM、NAND市场及价格走势分析
文章分析2025 - 2027年DRAM、NAND市场走势。DRAM因AI需求价格涨，供需缺口大，DDR5将成主流；NAND需求结构性增长，产能利用率提升。技术革新不断，中国厂商崛起，地缘政治影响格局。
美国程序员失业率创纪录：17万本科生难就业，AI抢饭碗！
《纽约时报》《路透社》发文指出，美国计算机专业毕业生失业率创新高。高盛经济学家称，ChatGPT等AI工具降低企业对IT人员需求，OpenAI新模型更甚。专家认为毕业生应将AI当帮手提升技能。
DeepSeek 复盘：128 天后，为什么用户流量一直在下跌？
文章深入分析DeepSeek和Anthropic策略，揭示行业计算资源稀缺难题。指出AI服务定价是延迟、吞吐量、上下文窗口三个指标的权衡，DeepSeek牺牲体验换研发，Anthropic提升‘智能密度’优化资源。