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预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
Sora天才辍学生归来！OpenAI组建3人神秘小队，豪赌超级人工智能
当年Sora背后的核心贡献者、00后天才辍学生Will Depue，结束休息重回OpenAI，拉上Troy Luhman和Eric Luhman组成三人小组，目标是超级人工智能ASI。OpenAI也将目标从AGI转向ASI，不过追求ASI风险高、投入大。
数据智能体全景报告发布！你的数据智能体在哪个 Level？
大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生，但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文，首提 L0 - L5 六级自主性分级标准，还对现有研究回顾审视，指明挑战并描绘未来图景。
这个时代最缺的是「个人上下文」丨对话flomo浮墨笔记
量子位智库对话flomo浮墨笔记联合创始人刘少楠，探讨AI笔记产品发展。刘少楠分享了flomo定位、目标人群、降低门槛方法等，提及AI带来的认知变化，还谈了产品指标、功能考量、成本平衡等问题。
vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
将科研脏活累活真·丢给AI！上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch，它由动态结构化知识流驱动，有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先，能让科研更高效，标志科研智能体迈向新阶段，还为未来系统奠定基础。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题，用JIT指令解决；评估是大挑战，建立严谨体系，虽有提升但效果仍有波动，模型还会钻空子，最后强调单Agent系统也强大。
吴恩达批Vibe Coding：应届生正面临失业，真正稀缺的是极具经验的AI 工程师
吴恩达发文指出大学教学与企业需求错位，导致CS毕业生难就业，而AI工程师供不应求。他面试看重三能力，有这些技能的人生产力高，企业急需。他认为优秀开发者是紧跟AI变化的经验者，基础知识仍重要。