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这些关于研发提效的深度实践，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，一线大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验，涉及AI编程范式革新、代码智能化落地、研发流程优化等多方面，呈现技术演进与落地路径。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。
7个人、5个月！Anthropic造出了Git替代品
Anthropic因AI编程规模暴涨，原有Git架构无法满足超大型单体代码仓库的需求，7人工程师团队借助Claude，耗时5个月从零开发出内部源代码控制系统Scion及配套工具，并完成全部迁移，本文分享了整套设计思路与工程实践。
清华提出Jev-LDE：ICL示例只改一次，1-shot平均准确率就能暴涨
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。
机器人伸手时，杯子被挪走了：LIBERO-MAX用22.4万次仿真检验动态可靠性
本文介绍了斯坦福等多校研究者提出的机器人评测基准LIBERO-MAX，针对机器人执行任务中途环境变化的痛点，设计配对测试方案，经大规模仿真评测现有模型性能，为机器人动态鲁棒性改进提供标准化测试平台。
让 AI Scientist 真正“做出材料”， 鼎犀智创完成数亿元 Pre-A 轮融资
AI新材料研发公司鼎犀智创完成数亿元Pre - A轮融资，资金用于模型及技术研发等。该公司技术路线独特，案例显示能大幅缩短研发周期，还将中试放大纳入体系，推动材料研发走向平台化。
黄仁勋李飞飞林斌投了同一家机器人公司
Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司，创立不久便多次融资，估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力，演示一次就能上手，但也有很大进步空间，展示了未来通用机器人大脑学习方式。
李飞飞押注的空间智能：生成的世界，如何「经得起折腾」？
李飞飞押注的空间智能是世界模型主流路线之一，旨在让AI生成可操作三维世界。但当前AI生成世界存在“中看不中用”问题，构建“站得住”的世界面临速度与状态瓶颈，生境科技等实践提供了解决思路。
GitHub连续霸榜，难怪别人的图表这么高级优雅！
作者让AI画系统架构图效果不佳，朋友推荐diagram-design项目。它是给Agent用的出图技能包，能让AI生成编辑级质量图表，有多种图表类型，具备诸多亮点功能，还介绍了安装使用方法。