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深度｜Karpathy为何突然加入Anthropic，只能当Dario的「-2」？

5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队，用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因，以及Anthropic招聘他的动机，还指出这一变动标记着技术拐点。

中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减，解决了传统范式上下文臃肿问题，论文已被 ICLR 2026 接收。

玻尔兹曼宣布入驻南京大模型产业集聚区。虽24年拿牌照后营收不及预期，上半年业务失利，但反思发现产品力尚可，只是运营推广欠佳，后经与投资人交流及自我思考，坚定业务发展信心。

传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。

本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。

论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。

Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。

Clawdbot（现名：Moltbot）爆火，其创始人 Peter Steinberger 分享开发经历。他曾打造 PSPDFKit，后经历职业倦怠。回归后用 AI 编程，从 Claude Code 入坑，Codex 成主力，还分享了 AI 重塑开发方式的见解。

过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。