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在全球 AI 的惊天变局中，为何越想独立，越要开放？
在科技巨头主导AI风向的当下，人们对数字命运的掌控感到焦虑，催生了主权人工智能概念。《主权人工智能现状》报告揭示，追求AI主权成全球共识，其核心驱动力有四，实现路径是开源，同时也面临挑战。
从“写SQL”到“聊数据”：NL2SQL如何用自然语言解锁数据库？
文章阐述NL2SQL技术让非技术背景业务分析师自助查询数据，提升决策效率。介绍其定义、发展历程，剖析核心挑战与解决方案，如模式链接、复杂查询理解、提示词工程等，还提及RAG等技术应用。
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码，附 GLM-4.5 对比 （反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块）
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例，与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录，不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例，指出GPT - 5有不足，GLM4.5全栈开发表现不错。
扩散架构 or「NoThinking」，AI 对话的「1Hz 壁垒」如何突破？
当红通用人形机器人公司 1X 的 AI 副总裁 Eric Jang 提出「智能频谱」概念，阐述当前 AI 面临的「1Hz 壁垒」及实现「Ultra Instinct」能力的先决条件。不同推理方案有望解决部分问题，但通用智能体仍有瓶颈。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？
文章围绕生成式推荐展开，介绍其概念，探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例，分析收益与开销，指出不同团队应用情况，认为它或带来架构革新，也提醒勿盲目跟风。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
用隐藏指令诱导AI给论文打高分，谢赛宁合著论文被点名：认错，绝不鼓励
最近，一些简单提示词在AI学术圈掀起风波，操作者将其隐秘嵌入论文诱导AI给高分。谢赛宁合著论文也涉此事，他紧急回应，承认过失，解释缘由并采取补救措施，还呼吁探讨AI时代科研伦理。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
微软Build 2025大会Day 1：All in「智能体网络」，全面推动MCP
北京时间昨夜今晨，微软Build 2025开发者大会Day 1开场，CEO萨提亚·纳德拉透露“智能体网络”概念。大会展示微软在开发者工具、办公中枢、云平台等多方面进展，还宣布Microsoft Discovery平台加速科学突破。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。