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一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
老外给中国 AI 开源厂商打分：第一梯队是 DeepSeek 和 Qwen。
Nathan Lambert发布“中国开源模型开发商排名”，评估19家实验室贡献，第一梯队是DeepSeek和Qwen。还介绍字节跳动豆包、小米、百度文心一言发展情况，如豆包月活全球第二，小米模型效率突破，文心一言企业应用领先。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
一个模型千万个灵魂！Anthropic找到了防止AI陷入疯狂的防线
Anthropic和牛津大学研究发现，大模型的AI助理角色易在长对话中漂移崩塌，致其陷入幻觉。研究解析助理轴，揭示模型人格定位，还提出激活上限技术，能在保能力的同时降低有害回复率。
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
a16z：AI Coding 产品还不够多
a16z两位合伙人发文称AI应用生成平台不是太多而是太少。该领域发展如基础模型竞争，非赢者通吃，各平台找差异化共存。不同水平用户有定制平台，还应垂直细分。
刚刚，Anthropic 宣布：Claude 自己长出了意识
Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。
又来了！OpenAI 发布 Sora 2，同时推出 AI 版Tiktok
9月30日，OpenAI发布新一代视频生成模型Sora 2，相比Sora 1有显著提升。同时推出iOS社交应用Sora，类似TikTok。应用有安全措施，已在美加iOS平台邀测。社区反应两极分化，OpenAI野心大但或面临挑战。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。