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企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 ｜ AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段，企业数据未就绪是落地大障碍，深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态，以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
B站发布最强零样本TTS，IndexTTS2情感可控、时长精准
在大规模TTS系统中，自回归模型难精准控制语音时长。Bilibili推出IndexTTS2，支持两种生成模式，实现情感表达与音色解耦，引入GPT潜在表示，设计‘软指令’机制，降低情绪控制门槛。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议，它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤，阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果，还给出设计MCP Server的6个经验，最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
Meta发最强模型打响价格战，小扎对谷歌贴脸开大！北大校友立大功
九月刚过3天就有五个前沿模型发布，Meta发布Muse Spark 1.3踢馆谷歌Gemini 3.8 Flash。它跑分提升大、成本低，性价比高，但也遭质疑，大模型下半场或比拼系统架构和智能体工程能力。
把PLC仿真搬进浏览器，小参数模型也能实现高工程通过率
上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC，将AI Agent与PLC工程工具链连接，让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台，实验效果优于业界方案。
当AI迈入Harness时代：以MiniMax为样本看智能体云端新基建
2026年初，随OpenClaw爆火，AI步入Harness时代，MiniMax成变革焦点，推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟，MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。
疯狂小扎边裁员边给高管发钱！元宇宙硬件成重灾区
据纽约时报等报道，Meta近日一边裁700人，涉及多部门，内部还评估更大规模调整；一边为6位核心高管设股权激励，收益与股价挂钩。这源于AI烧钱，Meta要开源节流，优先AI等现实方向。