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AI一边平权，一边拉开差距
互联网大佬爱讲“AI平权”，却没说AI变强、获知识门槛降低时，人和人差距反而拉大。决定差距的关键是提问力等三个能力，真正的提问力是对问题“形式化定义”的能力。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
AIGCode宿文：我就是要自训练大模型，直接做「L5」| AI产品十人谈
AIGCode宿文坚信Coding是培育大模型的最佳场景，公司自训练66B基础模型，发布锡月大模型，开启AutoCoder内测。宿文认为AI Coding能解决代码供给问题，目标是实现AGI，虽面临诸多质疑，但他坚持直接做L5。
编程进入「对讲机」时代！Claude抢发语音写代码，转录Token全免费
Anthropic给Claude Code加语音模式，输入 /voice，长按空格说话即可输入，转录Token全免。OpenAI的Codex也更新类似功能。语音编程在Debug、架构讨论等场景好用，但识别变量名等仍有短板，未来编程将多模态。
Anthropic 研究员：强化学习将推动 Transformer 实现 AGI
在 AI Agenda Live 纽约活动上，Anthropic 强化学习团队技术负责人 Sholto Douglas 称，无需新架构突破，强化学习能让 Transformer 达人类专家级别表现，接近 AGI。但定义「好表现」是难题，Anthropic 或投 10 亿美元提升模型企业应用表现。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。