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马斯克官宣1万亿瓦芯片计划，红杉合伙人力挺：xAI会赢！

马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”，目标每年1太瓦算力，还要把数据中心送上天，引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI，认为其会赢，还指出马斯克有识别技术拐点的能力，虽错过语言模型转向，但已修正。

作者作为业余AI产品经理，体验Second Me这款AI应用。它能借助AI复刻「AI自我」，基于记忆匹配社交，作者借此完成与他人的深度交流。同时探讨了AI社交风险，认为AI应是社交起点，帮人筛选和破冰。

文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。

作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。

Kubernetes联合创始人Brandon Burns表示，AI让Kubernetes回到‘未完成’状态，它得适应GPU调度等新需求。他还谈到AI对编程工作的影响，如代码审查成核心技能，未来编程语言或为AI设计。

青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。

大语言模型（LLM）智能体兴起，记忆机制是核心。本次报告将探讨记忆管理对其性能的影响及潜在风险，展示缓解关键挑战的策略，介绍新攻击范式，揭示安全漏洞，强调需重新审视与建模。

多模态大语言模型正经历范式转变，目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准，可评测模型多能力，还提出 CMCS 策略，为全模态智能发展提供指引。

最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。

清华校友杨林和黄溢辰，仅用提示词设计和自我迭代验证流程，让基础模型Gemini 2.5 Pro达到IMO金牌水平。他们设计的流程分六个步骤，用差异化提示词，最终为5道题生成严谨解答。