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无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
DeepSeek V4永久降价！缓存命中再打1折，实测编程成本骤降83%
DeepSeek两天连续两次降价，输入输出2.5折，命中缓存输入折上再1折且无时限。实测编程成本骤降83%，此前31.73元，打折后只需5.34元。其曾引发价格战，此次对海外用户冲击更大。
一种可以减少 CI 回归测试套件规模的更佳方案
作者作为测试架构师，认为减少CI回归测试套件规模理论诱人但实践常失望。介绍有效处理大型测试套件的方案，如随机趋势分析、多上下文模式匹配等，还谈及无门控测试等优势，能助力管理测试集。
马斯克的底裤要被扒光了！超级爆料一个多小时， xAI 工程师被火速解雇
xAI工程师Sulaiman Ghori在播客爆料公司情况后被解雇。他称xAI做事高效，几乎无官僚流程，马斯克愿接受被证错。还透露公司利用闲置特斯拉汽车驱动AI代理等计划，以及马斯克解决问题、推进项目的方式。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
SDD 如何在复杂业务系统中真正落地？
文章围绕SDD在复杂业务系统落地展开，介绍OpenSpec库使用，对比与系分差异，分析其优势与问题，如LLM与IDE执行能力鸿沟、无update命令等，还对比OpenSpec和GitHub Spec Kit，并给出流程及提示词。
烧光600亿，小扎再砍元宇宙1500人！6000亿豪赌算力帝国
Meta计划裁减Reality Labs 10%员工，约1500人，元宇宙相关岗位首当其冲。自2020年起，Meta在元宇宙投入超600亿美元却未形成稳定收入。同时，Meta推出绩效改革，顶尖员工最高拿300%奖金，还官宣千亿豪赌算力帝国。
离谱：打造超10亿美元的独角兽，从真人假扮成AI开始
2017年两位创业者多次失败后，决定做自动记录会议笔记的AI助手，却无AI技术，便真人假扮。这种模式竟让他们赚到钱后开启自动化。如今Fireflies.ai估值超10亿美元，但早期做法引隐私等争议。
OpenAI新模型GPT-5.1发布，不跑分不刷榜，主打一个说人话
OpenAI发布GPT-5.1，主打更智能、更具对话性，无跑分打榜，有人设说人话。包括Instant和Thinking两个子模型，简单问题快，复杂问题智能。本周逐步向用户免费开放，还更新了语气风格等功能。
斯坦福发布预警信号：生成式AI正如何重塑就业市场？年轻职场新人首当其冲
斯坦福大学Erik Brynjolfsson教授领衔的论文，用海量高频薪资数据研究AI就业效应。发现高AI暴露职业中年轻职场新人就业显著下降，自动化型AI应用致就业降，增强型则无，还给出年轻人受影响大的原因。