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Andrej Karpathy最新万字采访：AGI还需10年，RL其实很糟糕，AGI不会导致经济大爆发
Andrej Karpathy在两小时万字采访里阐述AI观点。他认为AGI还需十年，强化学习糟糕，其不会带来经济爆炸式增长。还分享创办Eureka的愿景，想构建“知识斜坡”，让人类在AI时代有更强认知力。
新晋诺得主警告：别做梦了，AI难有「经济奇点」！
新晋诺奖得主Philippe Aghion早在2017年就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。他认为AI是自动化进程的最新形态，其对经济增长的促进作用或受限。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
1亿签约金抢AI大神？谷歌AI元老劝退全网：别再读博了！
AI人才大战升级，Meta砸1亿美元挖OpenAI员工。谷歌元老Jad Tarifi警告，此时读博蹭AI热潮已晚，建议钻研AI+生物等新兴领域或远离。他还认为读博像赌博，社交与同理心等技能比学位重要。
UserBench 与 UserRL 带来的交互智能范式转向
当下大模型在与用户交互时存在不足，来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作，将‘用户价值’量化，把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’，从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
把20多种工具塞进一个搜索框！亲测「Agentic Search」后，我关掉了几十个浏览器标签页
秘塔AI推出Agentic Search，是“边想边搜，边搜边做”新搜索方式，能自主完成多步工具调用。作者测试其为AI笔记应用策划预热活动等场景，还测市场分析、编程学习、新媒体运营场景，虽有不足但未来可期。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。
继封禁中国公司后，Anthropic 刚刚宣布：支持SB 53 法案
Anthropic宣布支持SB 53法案，认为其为监管强大AI系统提供基础，通过透明度实现监管。该法案对大型AI公司提出多项要求，不过部分强大模型或不被涵盖。其他主要AI公司和部分风投机构则抵制该法案。