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刚刚，神话级Fable 5.1来了！
今天，Claude Fable 5.1全平台上线，Mythos 5.1专供特定团队。新模型跑分有断层式代差，还降低了算力门槛。通过重绘金星、设计蛋白等案例展示其科研能力，在编程上也表现出色，同时在安全上采取‘一松一紧’策略。
OpenClaw 之父惊叹中国速度！大厂集体杀入新战场：用AI 批量制造“一人公司”
AI 发展改写创业规则，“一人公司”批量涌现。创业者借助 AI 工具降低开发门槛，通过外包灵活组建团队。其商业化紧跟技术风口、服务长尾需求，但变现呈“金字塔结构”，竞争靠速度、资源和效率。大厂参与培育市场，传统软件服务商与一人公司边界渐模糊。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清，探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒，曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务，强化学习是超人类智能的关键，介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
「人类造的最后一个AI」还有多远？一张图看懂OpenAI、Anthropic等大厂的RSI进度
本文报道中国前沿AI机构Theseus Labs联合多家产学研机构发布RSI领域研究报告，梳理全球72家头部AI厂商的RSI研发进展，提出五级RSI框架与HCI指标，拆解出可工程化的RSI发展路径，发布后在海外AI圈引发热议。
每天审200个PR、每月3000个Issue？智能体开始并行写代码，人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
“光靠人盯不住了”！拆解上万张晶圆，这家公司靠AI将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政称国内跑通AI的半导体工厂少，工业AI尚处发展阶段。喆塔将DeepSeek接入自研大模型，提升训练效率。还分享了团队实例，强调工业AI决胜点在行业知识。此外，介绍了喆塔切入AI领域的过程、应用成果、面临挑战及未来策略等。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。