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误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
3.8K Star！港大开源 AI 量化神器：一句话生成量化策略，普通人也能玩懂！
港大开源的Vibe - Trading在投资圈火了，它是AI驱动的多智能体金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。有多智能体协作架构，内置64个金融技能、29个智能体团队预设，提供4种安装使用方式。
Cursor只排第6！136国用户实测25款AI编码工具，第一名73%胜率，还是个新面孔
Design Arena评测平台用对抗式评测方法，让用户对AI模型生成的设计作品投票，评估其设计美学表现。文章总结了上榜的编码工具，如new.website胜率约73%排第一，还对比了不同类型模型的排名情况。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
哈佛物理教授疯了：我让AI写论文，结果两周干完博士一年工作！已发顶刊
哈佛物理学教授Matthew Schwartz指导Claude 4.5，两周产出顶刊级量子场论论文，人类博士生则需一两年。实验中AI展现能力也暴露问题，教授总结其优缺点及应对心法，还探讨人类科研人员未来。
Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
连肝12小时！一轮狂刷1500篇论文，写4.2万行代码，AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家，最长能连续工作12小时，平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码，79%研究结果可被人类复现，已在多领域有7个真发现。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。