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刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资！机器人Moz1卷入办公室，全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发，全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资，其商用机器人Moz1实力强，自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色，以独特商业策略布局万亿市场。
GPT-5得分不到0.4！法律+金融最大规模基准：1.9万+专家评估准则
新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则，是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低，还独创经济路径分析维度，约30%任务为多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足。
基于 Qwen3.8-Max 构建 AI 合同精审系统：文档解析、多轮条款分析 Pipeline 工程实战
本文分享基于Qwen3.8-Max大模型+Python Flask搭建AI合同精审系统的完整工程实战，包含环境配置、项目架构、核心模块开发，记录开发踩坑经验，附AI与人工审查的实测对比数据，适合中小企业合同初审使用。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统，加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核，将翻译周期从数天缩至分钟级，兼顾质量与适配性，还分批量和实时翻译架构处理不同场景。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
Qwen-Image-2.0: 字字清晰，张张细腻
阿里云推出Qwen-Image-2.0图像生成基础模型，具专业文字渲染、细腻真实质感等特色。在AI Arena盲测中表现优越，能精准生成复杂内容，文字渲染有准、多、美、真、齐特点，图像编辑能力也得到增强。
DeepRare 重磅发布：全球首个可循证智能体诊断系统，直击医学Last Exam难题
上海交通大学人工智能学院等联合发布全球首个罕见病推理型智能体诊断系统DeepRare。它结合大模型和多智能体架构，模拟医生诊断思维，支持多模态输入，在多数据集评估中表现出色，已上线在线平台。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
半年销量2000万+，宇凡微如何让AI模块“飞入寻常百姓家”？
芯师爷专访宇凡微品牌部总监张雨，探讨AI模块商业化前景。宇凡微展出多款AI模块，接入豆包大模型，有自研SAS系统等优势。其通过技术、市场等层面建护城河，践行“技术平权，快速量产”理念，未来向全场景方案升级。