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OPPO AI重磅发布：深度研究智能体，离“真正好用”还有多远？我们给大模型做了一次全身体检
2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。
CTO 焦虑自白：为什么我们有了 AI 博士生，但员工却越干越累？| 直播预告
本次直播由值得买、飞猪与彩讯多位专家，从 CTO 视角实战复盘 AI 落地与工程化挑战，探讨 AI 提效 ROI 临界点、能力错配、数据投喂等问题，还会深度复盘模型落地困局等。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
能懂孩子、懂爸妈、还懂宠物，这届AI硬件太会了
在AI终端生态大会上，荣耀携手伙伴展示AI新用法，发布八大AI场景化生态解决方案，覆盖多高频场景。其构建的AI生态网让AI从‘能用’到‘好用’，还重新定义硬件与人的关系，让AI更懂生活。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
挑战Claude code和Cursor：阿里Qoder对标全球，AI编程迎来“上下文”革命
AI编程工具爆发式增长，‘上下文’成实用化难题。阿里推出Qoder平台，结合大模型与Agent，可深度检索代码、理解上下文。本文采访Qoder团队工程师，解析其定位、成本、技术路线等关键问题。
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 ！
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上，Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’，信任是落地‘生死线’，记忆是架构设计，多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
晶圆级芯片主流技术路径对比
人工智能时代算力需求爆炸式增长，与半导体工艺进步放缓矛盾凸显。晶圆级计算为算力发展开辟新路径，有Cerebras和特斯拉两种技术路线，邬江兴院士团队提出软件定义晶上系统技术，但我国该技术发展面临多重挑战。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。
马斯克宣布用户将可语音定制X信息流
埃隆·马斯克宣布11月X平台算法将由AI驱动，开源代码会持续更新，用户能语音定制信息流。此计划引两极反应，算法也有缺陷，还面临可信度和信息茧房等问题。