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黄仁勋放话：英伟达全员拥抱智能体！
黄仁勋称英伟达全员将配AI助手，未来AI智能体成主流。Meta小扎、微软纳德拉等也认为AI重塑开发者角色。当下AI编程工具掀起革命，虽有局限，但已改变开发周期，企业多已应用。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
苹果的局面，很迷惑
作者对比 Google I/O 大会上谷歌的表现，认为苹果在 WWDC 上的表现令人失望。苹果更新设计语言，其 AI 侧重端侧模型，有数据安全等优势，虽目前参数量小，但端侧 AI 或成新战场。
好玩！AI“穿越”新玩法火了：根据12岁照片生成23岁的你
AI“穿越”新玩法火了，外国网友让ChatGPT根据12岁照片推测23岁样子还挺准。很多人参与，还有新奇玩法。作者用不同名人照片测试ChatGPT、抖音小程序和豆包，结果各有偏差，但玩法有趣。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
英伟达发现RL Scaling！创造力暴涨，做基座模型做不了的事！
过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。
来了，DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。
英伟达咽喉上的苏州女人
一份英伟达供应链名单让英诺赛科进入大众视野。其创始人骆薇薇九年前回国创业，带领公司从“三无小作坊”逆袭。英诺赛科采用IDM模式和8英寸工艺，成全球首家量产8英寸硅基氮化镓晶圆企业，还将与英伟达合作。
谷歌Gemini 3.0「全家桶」年度压轴，前端不再需要人类！下周王者降临
网友爆料谷歌下一代旗舰模型Gemini 3.0将于10月22日发布。不少开发者拿到内测资格并放出demo，显示其在前端开发表现惊人，能一键直出网页、游戏等，还能原创音乐，或对前端和设计产生较大影响。