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老黄爆改英伟达，Salesforce一次招千人！智能体时代应届生机会来了
Salesforce CEO Marc Benioff要招1000名应届生或实习生，IBM北美入门级岗位扩招3倍，麦肯锡等也在扩招。智能体时代新入门岗位诞生，应届生定义将被重写，会与agent协作的人是企业争抢对象。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
Claude 最歧视的，是印度阿三
AI研究员Aran Komatsuzaki实验发现，Claude的tokenizer对非英语用户不友好，印地语用户消耗token是英语的3.24倍，带来高成本、高延迟等问题。不同模型对不同语言token处理有差异，市场份额影响token效率。
全网最强万字解读：DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子？ | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4，从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低，补齐短板适配昇腾芯片，但极致省钱也有代价，如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。
DeepSeek不惜代价保住它！V4关键特性被挖出来了
DeepSeek V4技术报告被深挖，为保留核心设计「batch invariance」不惜代价。该设计能保证线上推理稳定、各环节对齐，是复杂上下文系统底座，但会牺牲GPU利用率等，换来训练等多阶段可复现和稳定度。
Insanely Fast Whisper：开源社区让音频转录速度提升19倍
Insanely Fast Whisper工具将OpenAI Whisper转录速度提升19倍，采用Flash Attention 2技术，零质量损失。它集成多语言支持、说话人分离等实用功能，还支持跨平台，免费运行。最初是基准测试demo，值得音频处理用户关注。
为 AI 智能体设计记忆机制：揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体（CMA），作为生成式AI技术栈一部分，解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆，集成多种机制，在多智能体系统中作用关键，还将人工校验融入招聘应用。
全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛｜五源孟醒 AI 观察
2026年3月底，五源资本合伙人孟醒赴硅谷考察，回国后分享一手观察。当前AI迭代极快，硅谷陷入全员token - maxxing军备竞赛，xAI团队雪崩，工程师和研究员焦虑，英伟达掌控算力，估值体系重写，还出现安全危机。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。