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微软副总裁X上「开课」，连更关于RL的一切，LLM从业者必读
微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」，分享人工智能教育帖子，从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论，分布式强化学习系统构建，RL 用于后训练 LLM 等，还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。
登顶TPC-C！数据库分布式扩展技术揭秘
阿里云PolarDB云原生数据库以超原记录2.5倍性能登顶TPC - C基准测试排行榜。本文揭秘PolarDB MySQL版多主集群（Limitless）架构与核心技术，还介绍高可用机制、性能测试结果，最后提及轻量版和列存索引应用。
清华教授创业押注RSI，融资近4亿元，要做会自我进化的模型
本文报道清华AI学院助理教授陈勇超创办超衍智能，押注递归自我改进RSI方向，打造可自主研究、自我进化的下一代基座模型，公司成立不到三个月完成近4亿人民币融资，已公布多项阶段性研究进展，全球多家机构已布局该赛道。
模型一模一样，Token 却相差 70 倍？三项实测揭开 AI 编程工具的成本黑洞
本文通过三项独立基准测试，证实相同AI模型下，不同AI编程智能体框架的Token消耗最高相差70倍，分析了成本差异的核心原因，为企业AI成本控制提供可落地的衡量标准。
别只做skill了，都去做插件吧
Claude Code的插件系统上线，解决了配置难分享、版本化和审核的问题。它将已有能力标准化，介绍了插件与独立配置选择、上手步骤、可装内容、测试方法、提交市场及从独立配置迁移等内容，还提及其他软件推插件市场。
给 AI 一张陶罐碎片图，它能还原破裂过程吗？Minimax H3 vs Seedance 2.0 Fast 实测
文章实测 MiniMax H3 和 Seedance 2.0 Fast，给模型一张破碎陶罐图，让其生成破碎过程视频。分析 H3 技术逻辑，对比两模型效率、质感和物理细节等差异，指出开放与闭源模型的特点及视频模型待解决的问题。
Linux基金会走访中国AI和机器人公司之后：美国根本不知道这里正在发生什么
2026年4月下旬，Linux基金会全球人工智能首席技术官Matt White访华8天，与多家公司交流。回国后他表示，美国对中国AI了解少，中国团队不封闭。芯片受限未阻竞争，开源有优势但要算经济账，智能体和机器人发展有挑战。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
分裂的丰盛：AI时代的财富会落到谁手里？
作者重读《国富论》，借亚当·斯密的思考探讨AI时代财富分配。指出AI带来‘分裂的丰盛’，分析了AI自动化的两面性，结合历史案例说明生产率与工资增长的关系，还从三层分析AI对财富的影响，并给白领提出四条建议。
AI第一金主黄仁勋：日均花掉20亿
AI投融资火热，黄仁勋成最大金主。过去财年英伟达投资175亿美元，今年已投400亿。投资风格是大手笔、广撒网，涵盖AI模型、算力、硬件等。偏爱OpenAI，投300亿，但与各实验室关系复杂，投资也有商业考量。