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今天的AI基建狂潮，恰如150年前铁路狂潮的历史轮回
文章指出铁路与AI这两场相隔150年的基建狂潮，上演着相同剧本：技术突破引发资本涌入，过度建设致过剩，泡沫破灭后洗牌。回顾美国铁路建设兴衰，类比当下AI投资，给出周期阶段信号及价值转移路径。
卡帕西：强化学习很糟糕，但其他所有方法都更糟
卡帕西在近两小时访谈中解答诸多问题。他认为AGI成熟约需十年，现有的LLM有认知缺陷，强化学习糟糕但其他方法更差，AGI将延续2%GDP增长趋势，还谈及自动驾驶、教育等方面看法。
1600亿，国内PCB巨头奔向港股
7月29日，胜宏科技计划发行H股在港上市，其创始人陈涛将再迎敲钟时刻。胜宏科技靠英伟达供应商身份成十倍牛股，AI浪潮下，相关概念股表现亮眼，造富神话不断，同时也有泡沫警告声。
32B逆袭GPT-5.2：首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序，StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案，分解任务、优化训练，在实验中成功率和加速比远超其他方法，解决Reward Hacking问题。
一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述
传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。
那个固执的法国老头走了，带走了硅谷最后的理想主义
2026年1月，65岁的Yann LeCun离职Meta创业后炮轰老东家。他曾被扎克伯格“三顾茅庐”加入Facebook，创建FAIR。他推动了PyTorch发展，坚持智能应基于世界模型，与主流LLM路线分歧，最终因理念不合离开。
国际头部高校联名发布 Agentic AI 的真正进化论
目前从‘LLM’向‘Agentic AI’跃迁，Agent实操能力不足。论文《Adaptation of Agentic AI》梳理领域情况，提出2x2象限框架，介绍优化Agent及工具的方法，还提及局限和未来方向并给出战术建议。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。