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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。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。
梁文锋首次开口融资，DeepSeek只估值680亿，融资20亿？
据媒体报道，AI初创公司DeepSeek正洽谈以100亿美元估值融资至少3亿美元。该公司此前拒绝融资，此次或因自建数据中心、研发新模型等需大量资金。同时，其两位核心人员跳槽，人才竞争激烈。
《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理，且市面上缺系统学习资料，决定手写一份教程，即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手，介绍了其 8 个应用场景、技术规格，还说明了适合读者与全书路线图。
迎接智能体的「觉醒时刻」：EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发，AI 向自我演化智能体跃迁，但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS，它依托核心算法与进化引擎，提升任务成功率，解决多项技术难题。
没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ 采访《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角探讨 DeepMind 成长逻辑，分析其与 OpenAI、Anthropic 的差异，指出 AI 竞争已演变为组织模式等方面的长期博弈。