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BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
DeepMind哈萨比斯最新认知都在这里了
谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在访谈中谈AGI，称若未来十年实现，将开启科学黄金时代。他指出当前AI瓶颈，如非真正“博士级智能”、无“真正创造力”，还介绍公司多模型进展及机器人战略等。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
OpenAI 发布公司领导者 AI 行动指南，助力企业发展
OpenAI 2024 年走访超 200 家营收 10 亿美元企业，发现拖慢 AI 落地的是‘领导层叙事缺口’。结合客户实践，总结出对齐、激活、放大、加速、治理 5 个可落地步骤，助企业构建以 AI 为核心的组织。
突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统，介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作，还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现，总结技术演进趋势，最后提及 Tablestore 的优势。
全国首部AI大模型私有化部署标准，公开征集起草单位和个人！
近期AI政策频出，企业对人工智能应用需求攀升，倾向私有化部署，但面临诸多问题。国内首部AI大模型私有化部署标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》立项，现征集起草单位和个人。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
用 Ollama 本地运行 OpenAI gpt-oss 官方完整教程
OpenAI出教程教用Ollama本地部署gpt-oss-20b或gpt-oss-120b，可实现离线对话、API调用等。介绍模型版本、硬件要求、安装设置，还提及对话、API使用、工具调用、与Agents SDK集成等内容。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。