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“龙虾”时代，大模型公司的好日子来了
3月10日，MiniMax港股收涨，市值超百度。OpenClaw爆火，其创始人转发评测榜单，使MiniMax-M2.1排名突出。OpenClaw是智能体构建框架，为大模型公司带来盈利转机，撬开收入天花板，引发各方关注。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
牛，AI 写代码进入“编排时代”：Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活～～～
用Claude Code等写代码常需排队，Vibe Kanban思路直接，把AI coding agent当“同事”，用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多，有多种使用场景，5分钟可上手。
关于Claude Skills，我给你写了份82页的白皮书
作者关注Claude Skills功能已久，使用后感受是它让Claude学会按需加载。还解析了Skills、MCP、Sub - agents区别，指出有人认为Skills比MCP更重要，最后介绍82页白皮书内容及获取方式。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
为什么我坚决投入GEO（生成式引擎优化）？
AI改变流量分配规则，站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’，GEO应运而生。作者总结了GEO打法，如优化全站、关键页面，做结构化数据增强，还应用于自身产品。
The Batch: 863 ｜推理提高了碳排放
新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
哈佛重磅预警！经济学家预言：全球AI失业潮2年来袭，世界经济大崩盘在即
哈佛商学院视频采访美国经济学家Anton Korinek，他预警AGI可能2 - 5年实现，AI失业潮将席卷全球，经济或崩溃。他还谈及AI对经济影响、普通人应对办法，建议重新思考收入分配制度等。