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76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
5行代码，逼疯整个硅谷！澳洲放羊大叔，捅开AI编程奇点
澳大利亚养羊大叔Geoffrey Huntley的5行代码Ralph-Wiggum循环震动硅谷。它让Claude Code和Cowork发展，开发者用其屡创佳绩。该技术强调失败价值，虽有局限，但预示软件开发行业深层转型。
DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本
谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
你那上万行Agent代码都是垃圾！Browser Use作者骑脸输出，开源了Manus级内核。
Browser Use作者Gregor Zunic称上万行Agent代码是垃圾，提前开源驱动BU.app的Agent内核。其核心仅一个for循环，理念是价值在模型非代码，还介绍三大支柱，使用方便，项目大道至简。
AI 产业终于等来了自己的“支付宝时刻”
本周支付宝发布面向 AI Agentic Commerce 的全栈支付解决方案。该方案含信任基座、收付引擎、AI 钱包助手和 Token Pay，解决支付安全、收付款及管控等问题，推动 AI 产业从工具走向商业循环。
TileLang深入详解-第三章-Kernel，Buffer，并行控制和矢量化
文章详细介绍TileLang核心编程构造，包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式，还提及性能优化的矢量化访存，给出代码示例，并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
估值315亿！田渊栋AI创业，谷歌、英伟达和AMD参投
Meta离职的田渊栋官宣创业，成立RSI，获6.5亿美元融资，估值约316亿。8位联创阵容豪华，团队致力于构建开放式架构，让智能体自主学习升级，目标打造具5万博士能力的智能系统。
时间会证明光的
市场曾质疑AI资本开支高增长的持续性，如今随着头部模型公司ARR非线性爆发式增长，AI商业正向循环打通。在AI硬件产业链中，光互联是国内厂商全球参与度最高、份额最稳固的环节，正迎来最好时代。