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曝OpenAI布道黑幕！MIT华人记者：他用全人类未来，赌一个AGI神话
MIT华人记者Karen Hao在《Empire of AI》中指出，OpenAI以「AGI造福全人类」为信仰狂奔，靠速度和堆料发展，带来能源、社会、心理等成本。而Google DeepMind的AlphaFold提供了低能耗少数据的路径，「中美对抗」是硅谷收割幌子。
AI，正在吞噬所有软件。
作者从用户体验设计师和公司创始人视角，探讨AI时代软件的变革。人人能造软件，成本降低；软件从资产变耗材；Agent填平人机交互鸿沟，产品形态转向Skills；用户可能不再是人；中间层正消亡。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出，`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试，发现 LLM 生成文件降低性能，人类编写文件有边际收益但也增加成本，开发人员对此研究看法不一。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
用完字节的火山 VikingDB，我都不舍得告诉别人
作者所在团队与字节跳动的VikingDB RAG产品合作研发墨问“知识库”功能。介绍了VikingDB的向量库、知识库和长期记忆库能力，对比传统数据库凸显其优势，还阐述了相关技术推动信息连接变革。
担心蒸馏问题，Meta限用Claude Code、Codex
据外媒报道，Meta限制员工在AI模型构建中用Claude Code和Codex，因担心涉及模型蒸馏，且随着AI使用成本上升，Meta想让更多开发工作迁至MetaCode，这揭开了AI Coding时代新问题。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
AI不会自动带来好结果
马斯克称未来劳动力成本趋近零，人人高收入、工作成爱好。但AI是存量优化，不创造新岗位。其观点有致命漏洞，如生产红利分配不公、高收入资金来源不明、忽略工作社会意义等。
Seedream 4.0大战Nano Banana、GPT-4o？EdiVal-Agent 终结图像编辑评测
在AIGC下一阶段，图像编辑成检验多模态模型关键场景。研究者提出EdiVal - Agent评估框架，能自动化生成指令并多维度评估编辑结果，其评估与人类判断一致性高，还对比了13个模型的多轮编辑表现。