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吴恩达来信：AI Dev 26即将举办！
吴恩达来信称 4 月 28 - 29 日将在旧金山举办 AI Developer Conference，主题为‘软件工程的未来’。他认为 AI‘就业末日’没那么严重，软件工程岗位在增长，还指出编程变化及行业待解问题。
Evaluation is All You Need：评估设计的微小差异如何扭曲结果
论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例，指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感，细微评估条件变化会致分数波动大，削弱模型对比可信度，呼吁建立新评估标准。
全球首例！科学家将腿部肌肉线粒体注入盲人眼球，瞳孔光反射短暂恢复
对于视神经严重受损致盲，临床缺有效修复手段。美国研究人员从失明女性腿部肌肉提取线粒体注入其双眼，初步验证了自体线粒体眼内移植的安全性，患者眼部有生理变化，但未恢复视力，实验疑问多。
DeepSeek R2没来，DeepSeek R1+来了~
DeepSeek官方发布通知，DeepSeek R1模型完成小版本升级成DeepSeek - R1+。PaperAgent实测近1000行代码无错，网友测试显示CoT有显著变化、前端审美提升，还提及DeepSeek - R2可能快来了。
Sam Altman最新博文！温和的奇点
OpenAI CEO Sam Altman在新博客《The Gentle Singularity》中探讨AI进步远超想象时世界的变化，提及AI将在多方面做贡献，还给出未来几年AI发展预测，指出要解决安全和对齐问题。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
任务级奖励提升App Agent思考力，淘天提出Mobile-R1，3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。
万亿AI存储鸿沟如何填平？
文章指出AI存储迎来爆发期，新一代分布式存储成主流。分析存力需求变化、传统存储架构问题，介绍Universal Storage架构优势，还提及对标Vast Data的公司画像，认为新一代存储软件赛道值得关注。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
搜索领域的下一个重大转变：从产品到基础设施
Lightspeed投资人称搜索正从人类产品转变为AI基础设施，像云计算支撑互联网，搜索将为AI提供信息。各公司集成搜索进展不同，还分析了搜索成基础设施带来的变化及新机会。