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苹果庞若鸣也被小扎挖走！Meta AI天团开会直接用中文吧
Meta超级AI实验室内部交流可用中文，苹果基础模型团队负责人庞若鸣被其挖走。Meta还从OpenAI和Anthropic各挖一人。目前其AI天团14人名单中9个是华人，苹果AI进展堪忧。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。
让GUI Agent不再「边做边忘」：快手、浙大提出MemGUI-Agent，攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息，浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent，核心是ConAct，将上下文管理变为Agent动作，还开源MemGUI - 3K数据集，模型在评测基准取得佳绩。
ICML 2026｜如何对Multi-Agent系统进行过程评估？重新认识多智能体系统中的Orchestrator
来自南京大学NLP实验室的ICML 2026论文指出，当前主流多智能体架构中，系统失败常源于负责全局调度的Orchestrator失去对任务的掌控。论文提出相关框架和方法对其进行分析与评估。
AI 时代，实时入湖正在告别 ETL：从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中，Kafka、Iceberg开放表格式与对象存储组合成流数据入湖重要方向。传统ETL方式有链路长等问题，文章围绕“零ETL”讨论架构减法，介绍Kafka × Table Bucket方案及优势、适用场景。
verify-data：一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。
H100去哪儿了？
X 用户疑问引发关注，H100 供应下降成算力危机。超大规模云厂商和前沿实验室提前锁定产能，核心短缺在于内存与封装工艺。算力危机冲击 AI 生态，产业界有应对方法，但短缺问题短期内难解决。
基于浏览器请求录制与AI代码生成的E2E接口自动化测试实践
文章以阿里云DataWorks为例，介绍通过浏览器录制插件捕获请求数据，结合AI编程工具生成接口封装与测试用例，解决复杂平台自动化测试难题，对比传统与新范式，剖析新范式优势、协作机制等。
加入Meta近一年，亚历山大王回应：超级智能之前，AI终局未定
亚历山大·王加入Meta近一年后携Muse Spark模型回归，回应诸多争议。他指出Llama 4发展不符要求，Meta缺超级智能信仰。介绍了Meta超级智能实验室架构原则，还谈到算力分层、模型福利等内容。