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Anthropic逼急奥特曼：自砍副业，死磕Claude主场
OpenAI最高层拉响「红色警报」，准备砍掉边缘项目，全面退守编程与企业市场主赛道。此前其「全面押注」策略导致资源内耗，而Anthropic专注企业和编程市场取得成功，Claude Code年化收入超25亿美元。OpenAI反击，Codex用户量提升。
评论送书 | 想系统了解AI？先搞清楚这四件事
文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开，介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习，感知交互层的计算机视觉等，应用实践层的机器人学等，还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。
2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
The Batch: 880 | 用 AI 学 2 小时 vs. 跟老师学 6 小时
Alpha School用AI驱动教学，将传统6小时课程替换为2小时个性化学习，让学习速度翻倍，学生考试成绩优异。但部分教育委员会拒绝其分校申请，批评者称缺乏严格证据。此外，美国多地也在进行AI教育尝试。
AI Coding大佬聊透了：产品智能重要还是用户体验重要？答案让人意外
量子位举办AI Coding沙龙，百度、硅心科技等多位行业玩家参与。探讨AI编程从替代人转向协作、智能体发展、To B与To C界限模糊等话题，指出未来产品智能更重要，编程产品将服务更广人群，程序员技能需转变。
实测DeepSeek V3.1，不止拓展上下文长度
文章实测了DeepSeek V3.1和V3，发现V3.1在编程、写作、翻译等方面有变化，如编程更全面、写作风格变文艺等。网友测试其在aider得分71.6%成非推理模型SOTA，但线上API有问题。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
OpenAI首个蛋白质模型披露更多细节，改进诺奖研究成果，表达量提升50倍
OpenAI与Retro Bio合作开发的GPT‑4b micro，是专为蛋白质工程设计的GPT-4o微型版本。它改进诺奖获奖蛋白变体，将干细胞重编程标记物表达量提升50倍，还能减少DNA损伤，研究团队公布更多突破细节。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。