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蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
Claude Sonnet 5：更强，但更贵，每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5，但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳，推出促销价，不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
英伟达MIT出手！华人团队重磅开源，大模型推理内存暴降10倍
英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。
超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。
人形机器人交付元年，行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年，行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位，真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局，通过训练场模式获取数据，解决行业痛点。
观猹 × MuSH ｜ AI 练摊市集招募中，你的 AI 能让路人玩上 5 分钟吗？
5月15日上海举办MuShanghai AI Week，五天有不同主题活动。收官日有首个中外开发者齐聚的Demo练摊市集，强调产品好玩，设投票机制和奖项，还分闪电秀PK赛与开放麦环节。
比 BeautifulSoup 快 784 倍！这个自适应爬虫框架，我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling，它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题，具备极速爬取、自适应解析等核心功能，适用于电商数据采集等场景，还给出使用方法和项目地址。
不要接盘！七巨头暗套84亿，20万亿AI泡沫濒临崩塌
穆迪报告揭示AI发展两条路径，要么生产率狂飙，失业率降至3.8%；要么泡沫破裂，460万人失业。2026年1月裁员数据似在验证后者。当前AI行业融资循环、巨头抛售股票，股市被高估，泡沫濒临破裂。