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Meta 放出大招：让 AI 实现自我进化，Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟
Meta联合多机构发布论文，提出HyperAgents框架，让AI不仅改进自身，还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈，在多领域测试表现出色，还自发形成记忆机制，有迁移和叠加效果。
Manus数十亿美元卖身Meta，智谱夺得全球大模型第一股
2025年末中国AI领域有两大喜事，通用AI Agent公司Manus被Meta数十亿美元收购，其发展迅速成果显著；智谱启动招股，即将成为全球大模型第一股，虽研发投入高，但营收增长快，获资本青睐。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
AI优质信息源整理：高质量网站、博主与Twitter资源推荐
文章整理了AI优质信息源，介绍Twitter在AI浪潮中的重要性及筛选优质信息流方法，还列举知乎、B站等平台，以及资讯平台、网站、播客、博客等资源，给出挑选标准和了解领域的技巧。
专访希姆计算陈炜博士：“技术与人才标准”双轮驱动，推动 RISC-V 生态繁荣
在2025 RISC-V中国峰会期间，希姆计算陈炜博士接受专访，介绍RISC-V在AI领域布局，提及希姆计算推动技术标准制定的贡献与挑战，还阐述国内人才缺口及培养标准，认为技术与人才标准相辅相成。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
企业级消息系统构建指南
文章介绍企业级消息系统构建，阐述概念、价值、典型场景，对比主流开源系统如 Kafka、Pulsar 等。通过腾讯、华为等企业实践展示选型与优化，还提及运维保障，指出未来消息系统在 AI 领域机遇与挑战。
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。
吴恩达YC演讲：AI创业如何快人一步？
吴恩达在YC演讲为AI创业者建议，强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等，还谈及AI创业机会在应用层，给出提升创业公司速度的方法等。
「超级智能」终极拼图曝光！小扎连撬OpenAI灵魂研究员，Meta梦之队已成形
扎克伯格从OpenAI等机构挖来九位AI顶级人才，涵盖数据、模型、推理等领域，组建无短板「梦之队」，全力冲刺Meta通向超级智能的最后一跃。此前Meta曾高价挖角OpenAI联合创始人，均遭拒绝。