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当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。
濒死3次，医生判他死刑！宾大教授奇迹自救，誓用AI攻克14000种绝症
宾大教授David Fajgenbaum多次濒死自救成功，创立Every Cure，借助AI系统MATRIX在7500万种药病组合中找治疗方案，已帮多名患者，还计划公开预测结果，用AI+人类模式助力医学。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。
从辅助工具到智能决策，大模型如何改变人才选拔方式？
随着大模型应用拓展，企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为，大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值，也面临落地挑战，还分享应对策略等内容。
越靠经验思考的岗位，越先被取代！OpenHex董舒：AI数字员工正在催生OPC一人公司
OpenHex董舒认为AI最大价值是替人出面干活，提出数字员工概念。他指出判断力密度高的岗位易被AI取代，中国服务业有发展机会。还辨析数字员工类型，介绍其平台OPS Agent，最后分享了数字员工相关Q&A。
Agent搜索哪家强？人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA，用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题，含373个高质量查询，实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
AI的“铟”谋：暴涨的稀散金属，正在反噬谁？
AI虽未必造成铟短缺，却改变其未来价值预期，投机资金借此炒作，使铟价脱离产业实际。铟在总量上有盈余，但高纯铟产能不足，且市场流通盘小，价格被炒高，给中国制造业带来阵痛。