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AI不会自动带来好结果
马斯克称未来劳动力成本趋近零，人人高收入、工作成爱好。但AI是存量优化，不创造新岗位。其观点有致命漏洞，如生产红利分配不公、高收入资金来源不明、忽略工作社会意义等。
MiniMax把自家“实习生”放出来了！
曾经割裂需求、设计与代码的流水线正在消融，MiniMax上线的AI原生工作台Agent 2.0为此而来。它通过Desktop App与Expert Agents两大载体，可嵌入工作环境，现已开启封闭内测，能帮用户提升工作效率。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
「OS产业报告」解读：国产操作系统的技术突围与生态跃迁之路
2025 龙蜥操作系统大会发布《国产服务器操作系统发展报告（2025）》，预测未来三年国产 OS 国产化率将升至 65%、市场规模破 300 亿元。「AI 进化论」第七期邀请专家解读报告，探讨国产 OS 的发展逻辑、技术突破与生态建设。
银杏谷资本陈向明：用“科技第一性原理”看未来｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典上，银杏谷资本陈向明分享科技投资见解。他指出投资底层逻辑已变，应建立新范式，用“后视镜”“望远镜”“放大镜”做决策，还强调构建投资“生态”，从学科发展找确定性。
170次搜索+50次反思：用GLM-4.7盘点2025 Agent行业趋势，结果太震撼！
作者给智谱新开源的GLM - 4.7布置调研2025年Agent赛道企业的任务，结果令人震撼。该模型进化显著，能整理详细企业信息，还能生成高审美PPT。国内有不少特色AI落地企业。