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Anthropic重磅新研究：当AI采访了1250人，它看见了人类的「职业软肋」
Anthropic推出Interviewer工具，与1250名职场人、创作者、科学家深度对话，记录细节并量化。该工具能自动完成访谈、分析等流程，受访者满意度超97%。研究揭示不同职业对AI态度受职业结构等因素影响。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
语音分离最全综述来了！清华等团队深度分析200+文章，系统解析「鸡尾酒会问题」研究
清华等多校及字节跳动研究者全面调研语音分离领域，撰写综述论文，分析200余篇代表性论文。从问题定义、学习范式、模型架构等多维度展开，还探讨评估指标、数据集等，指出未来挑战与探索方向。
用短视频成本生成长视频，字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型，其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%，质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务，提出MoC机制并阐述实现方法。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
LLM 商业化猜想：OpenAI 会走向 Google 的商业化之路吗？｜AGIX PM Notes
文章探讨了大模型商业化难题，对比 OpenAI 潜在变现方案与 Google 商业模式，分析 OpenAI 开启类似 Google 商业化引擎的可能性，还给出 AI 搜索引擎可能的变现思路，并总结了本周市场情况及 AI 公司动态。
OpenAI离职员工自曝：干了一年就润了！007压力逼到极限，AGI成宗教
OpenAI离职员工Calvin French - Owen揭秘公司文化。OpenAI扩张快致机制常调整，靠Slack运转，推崇实力至上、行动导向。Codex从想法到上线仅7周，虽辛苦但成果惊人，还分享了公司在安全、代码等方面情况。
高盛大力培养“AI原住民”
Fortune消息，高盛2025年实习生计划竞争激烈，录取率仅0.7%。首席信息官Marco Argenti认为应赋予年轻专业人士AI技能。高盛推出GS AI Assistant，超95%员工用AI完成缺技能任务，公司强调赋能AI原住民好处。
GitHub上已突破5.1k stars！这是真正被开发者认可的 AI Agent平台，AI开发者必看，如何用它实现生产力逆袭？
TaskingAI是AI - native应用开发平台，整合多模块提供一站式BaaS体验，简化AI应用全流程。它支持多模型，有检索、工具插件等功能，适用于客服、销售等场景，还对比同类项目展现优势。