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北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
老黄自曝刚报废50亿美元显卡！亲自审查4.2万名员工薪酬，100%都加薪
黄仁勋在采访中透露报废50亿美元显卡，坚持先下单先得分配H100芯片。他亲自审查员工薪酬，称100%会加薪。认为AI是伟大“技术均衡器”，天价AI合同合理，还谈及芯片保值、中美AI竞赛等话题。
具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
100个产品原型同时跑、新模型Mythos断层领先，连skills效果都好到让团队意外：Anthropic内部到底在发生什么？
Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 在播客中透露，未发布的新模型 Mythos Preview 带来“断层式跃迁”，在安全漏洞检测等方面表现出色。Anthropic 内部可同时跑上百个产品原型，执行成本降低。还介绍了 Cowork 开发、应用及产品打造经验。
理想首款AI眼镜，只卖1699元
理想推出首款AI眼镜Livis，售价1699元起，整备重仅36g，续航18小时。它能控车、有头枕音响，还可拍照录像。采用流式智能语音框架，核心亮点是理想同学语音助手，意在构建以车为核心的AI生态。