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豆包大模型 Seed 2.0，有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳，但豆包大模型Seed 2.0不同，其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器，还体验了APP“专家模式”，展现多模态理解优势。
为什么烧钱救不了中国AI？
文章对比中美AI企业资本开支，指出美国在消费市场、资本市场、人才培养上有优势，但中国AI有独特优势，如效率与场景驱动，还有庞大工程师群体和人才回流。强调中国应坚持开放，走差异化发展道路。
GPT-5来了！人人都能免费用，最强大模型只需最傻瓜式使用
全世界等了2年，GPT - 5正式发布，面向所有人免费开放。它在AIME 2025取得优异成绩，编程等方面全面提升，集成多模态和推理能力，还推出多种使用模式和API模型，不过也遭马斯克等质疑。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
规模化破局：中国无人驾驶全球突围｜甲子光年
在全球新能源与智能交通变革中，中国无人驾驶企业改写竞争逻辑。百度旗下萝卜快跑凭借12年研发，跨越‘用户规模断层’鸿沟，以‘倍速出海’策略在全球出行革命中争夺主动权，其出海模式与技术能力值得关注。
2个设置，让Codex体验翻倍
文章分享两个提升Codex使用体验的技巧。一是在config.toml里添加配置，让非计划模式能主动提问；二是用特定提示词测试gpt的juice值，选正常思考程度的模型使用，提升使用心情。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
Claude Opus 4.7深夜上线，评分碾压
周四晚间，Anthropic 宣布 Claude Opus 4.7 全面上市。它在高级软件工程、视觉效果上表现出色，多项基准测试优于 Opus 4.6。还具备新特性，如自动模式等，安全性能与 Opus 4.6 相似。此外，Anthropic 还有相关更新。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
文章分享AI驱动客户端需求开发实战，从实践活动汇总AI Coding问题，给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程，对比效率提升300%，还探讨需求拆分、Prompt编写等问题，介绍业务开发范式。