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GPT-5 = Scaling Law失效？毕树超：永远有效，因为它反应的是数据结构，客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径，指当前发展遇高质量数据瓶颈，认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题，畅想AI重塑世界，提出两个理解AI发展的心智模型。
谢赛宁开炮，现场打脸CVPR评审！Sora开山之作DiT被拒，怒斥AI学术圈畸形
在CVPR 2025上获年轻研究者奖的谢赛宁批判AI学术界畸形，回顾DiT、SiT论文被拒却成Sora等奠基成果的经历。他借“无限游戏”与“有限游戏”概念谈AI研究，指出应坚持“无限游戏”，打破当前困境。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
打破AI能力的惯性评估方式，红杉中国推出全新双轨基准测试xbench｜甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制，首期发布两个核心评估集并给出综合排名，公开后邀各界完善。
又一位xAI联创宣布创业，押注开源模型和个人AI，融资11亿美元
8月11日，xAI联合创始人伊戈尔·巴布什金创办的River AI完成11亿美元融资。该公司6月成立，团队约20人，刚公开首个产品River API。巴布什金想让企业和个人拥有自己的AI，目前先从企业需求切入。
推荐系统进入“大模型时刻”：昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲，复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计，解决训练和推理难题；分享“多阶段统一建模”进展，提出Performance Law；还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲，讲述AI搜索发展历程，指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题，介绍Jina AI相关模型，梳理记忆产品分类与工作流，给出行业观点与建议。
5V5电竞版Prompt Battle来了，这是AIFUT大会最后的总结。
AIFUT大会结束，最后半天有圆桌、演讲与Prompt Battle电竞赛。余轶南谈具身智能和家庭机器人；5v5电竞赛红队夺冠；神思远等探讨影视行业；快刀青衣等交流AI创业；张泓等讨论AI投资；吕思彤分享开发经验。
卡帕西都整破防了：AI Coding没门槛，可部署环节真嗯啊的难
AI Coding界明星卡帕西公开吐槽，代码不再是AI编程瓶颈，部署才是。他以自己开发「菜单图片生成器」的经历为例，指出部署环节问题频发。他认为应让AI调用和配置，还推荐了Stripe Projects等优化产品。
“现在的AI就像1880年的笨重工厂！”微软CSO斯坦福泼冷水：别急着造神
微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲，称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂，底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题，还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。