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剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
在腾讯、育碧的做过游戏后，他转身做 AI 原生游戏，一上线就好评如潮
AI 原生游戏「动物去哪儿」基于真实地理数据，让玩家的小动物开启真实旅行，经历随机事件。创始人太一曾在腾讯、育碧任职，受 AI 启发制作此游戏。目前游戏在观猹获 9.1 分，本周五将邀太一直播答疑。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
双手取货+漂移搬运，WRC明星机器人告诉大家：什么是高级操作｜甲子光年
去年90后创业者王鹤提出具身智能产品化思路，一年后银河通用在零售和工业找到业务切口。2025 WRC上其Galbot机器人表现亮眼，会前还发布银河太空舱，开启‘十城百店’计划，以务实方式推动人形机器人商业化。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
吴恩达批Vibe Coding：应届生正面临失业，真正稀缺的是极具经验的AI 工程师
吴恩达发文指出大学教学与企业需求错位，导致CS毕业生难就业，而AI工程师供不应求。他面试看重三能力，有这些技能的人生产力高，企业急需。他认为优秀开发者是紧跟AI变化的经验者，基础知识仍重要。
AI训练初创公司Mercor，年运收入4.5亿美元，冲击100亿美元估值
AI训练初创公司Mercor正洽谈C轮融资，目标估值100亿美元或更高。它为OpenAI等对接专家，还提供数据标注服务，年化运营收入近4.5亿美元，但也面临Surge AI等对手竞争，OpenAI新平台或带来新威胁。
Next.js 真有那么好用吗？Netlify 谈他们遇到的六个现实问题
Netlify 部署大量 Next.js 网站时遇到诸多挑战。如无适配器支持、无生产级无服务器部署文档、存在未文档化行为、未基于开放 Web 标准、缺乏路线图可见性和发布可预测性等，并提出应对办法与展望。
AI创业，已经没有“出海”这个词了丨量子位沙龙
量子位举办「聊聊出海应用、场景与渠道」沙龙，实战派分享AI出海生存逻辑，涉及搞钱、降本、捷径等方面。指出AI出海下半场是“去AI化”，用户更关注能否解决问题。还介绍了各企业负责人观点与经验。