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AI正在改写地图APP！这一次轮到谷歌了
谷歌让开发者可通过Gemini API调用谷歌地图工具，整合位置感知功能。支持多模型，按查询次数收费。玩法多样，能个性化、实时化处理需求。国内高德早有相关尝试，AI正改写地图APP。
1万亿参数Ling-1T开源，国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
开源项目的死与新生！
本文作者从自身经历出发，分享开源项目维护经验。指出开源目的影响项目寿命，开发者要选合适项目，避免重复造轮子。还阐述维护要点，如拥抱社区标准、有决断者、不怕改变、支持渐进迁移等。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
从计算到存储，阿里云打通AI落地的“任督二脉”
在8月14日飞天发布时刻，阿里云发布通用计算、容器计算及存储服务三项产品更新，串联出AI落地业务场景完整路径，引导行业重新思考AI时代云基础设施的本质。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
太多人误解了「苦涩的教训」
《“苦涩的教训”》一文常被误解，其核心观点是能充分利用计算资源扩展的方法会超越不能扩展的方法。人类知识短期易获好结果，但长远看，唯有随算力增长的方法最终胜出，如深蓝、AlphaGo Zero的案例。
浅析 rust 大明星 Tokio
本文剖析热门Rust库Tokio，介绍其优势与适用场景，从Rust异步着手，分析架构、调度生命周期，还对比Nginx，探讨绑核方法与未来方向，如支持IO Uring、扩展协议栈等。
王兴兴回应比赛风波：挣到钱了，但现在的机器人别指望它能干活
2025北京智源大会上，宇树科技王兴兴、北京人形机器人创新中心熊友军等围绕具身智能探讨。提到机器人赛事能展示成果、促进行业发展；对机器人构型看法不一；还探讨了VLA泛化性等问题。