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AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
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。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。
科学进步实际上很大程度依赖于实打实的实验结果，而不仅仅是理论智力｜AI 自我提升不会突然“起飞”，而是逐渐加速的过程
如今未实现AI自我提升，一旦实现将是重大突破。但它不会突然飞跃，而是缓慢持续的过程。不同领域提升难度有别，科学进步受现实实验速度限制，AI自我提升更可能是缓慢加速进程。
FutureHouse 联合创始人：AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立，今年 5 月推出四个 AI 科研 agent，6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示，AI Scientist 并非‘全自动化科研’，生物比化学更具‘平台化’潜力，团队聚焦科研自动化。
AI时代UI已死？Karpathy称产品要给AI开后门，还分享了自己的AI编程心法
Andrej Karpathy指出，只有复杂UI、无脚本支持、基于不透明二进制格式的软件产品，在AI时代会被淘汰。他给出风险评估清单，还分享AI编程心法，探讨编程中‘验证鸿沟’问题。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
DeepSeek用的GRPO有那么特别吗？万字长文分析四篇精品论文
文章解读 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文，分析 DeepSeek R1 里 GRPO 及改进算法。指出 GRPO 非特殊 RL 算法，当前 RL 算法实现相似，变革聚焦价值函数取舍等核心维度。
在智算中心，部分国产芯片闲置率高达80%？
随着人工智能发展，智算中心成为科技竞争“新基建”。国内建设热潮出现波动，存在投资热度与阶段性“算力过剩”并存现象，还面临国产芯片闲置率高问题，提出需“精细化”管理提升算力利用率 。