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AI Coding 赛道，Solo 创业、6 个月 8000 万卖掉，独立开发的新传奇
Maor Shlomo开发全栈无代码平台Base44，6个月获25万用户后8000万美元卖掉。他复盘了从搭建到推广的全流程，分享产品切入点、与AI协作、渠道增长等经验，强调做喜欢之事，把握用户‘顿悟时刻’。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
首钢园变身机器人大世界
近日在北京首钢园举办的机器人产业生态峰会暨投资人大会上，超50家机器人企业携创新产品亮相，展示了机器人在工业、医疗、服务等多场景的实际应用，如宇树科技四足机器人用于电力巡检等。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。
蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。
Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事，Anthropic开源的MSM对齐方法，能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调，控制精度高，还研究了最佳实践，将改变大模型对齐流程。
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
求码10天，我终于过上了在微信上使唤🦞的日子
腾讯鹅虾产品QClaw升级，将微信入口变为小程序，支持传文件，上线灵感广场。作者求码10天体验它，测试其在微信和电脑端操作能力，肯定便捷性，也指出执行流程不透明等问题。