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骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
曾拒15亿美金，超级天才Andrew Tulloch重返Meta，Thinking Machines Lab痛失联创
扎克伯格今年挖角动作不断，此前向Thinking Machines Lab开高价被拒，主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta，其加入能否为Meta超级智能注入新动力，值得期待。
刚刚，全球首个GB300巨兽救场！一年烧光70亿，OpenAI内斗GPU惨烈
为争夺有限GPU，OpenAI内部争斗激烈，2024年算力投入70亿美元仍不够。微软发布全球首台GB300超算专供OpenAI，可让万亿LLM数天训完。OpenAI建立资源分配机制应对挑战。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
全球价值最高创企诞生，OpenAI估值创纪录来到5000亿美元
几天前OpenAI发布视频大模型Sora 2，获Altman盛赞。据彭博社，OpenAI完成交易，员工可按5000亿美元估值售股。年初其估值3000亿美元，此次提升突显其用户与收入快速增长。
性价比搏击：Grok 4 Fast 推理成本直降 98%
xAI上周五发布旗舰模型轻量化版Grok 4 Fast，推理成本直降98%。它通过强化学习在基准测试表现佳，有原生工具调用能力，采用统一架构，性价比高，或改写大模型竞争规则。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
新颖的人形机器人训练框架
Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架，机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练，文中还介绍安装设置、使用指南等内容。
英特尔“混改”、H20停产，芯片业要变天了？
从英特尔“国家队”身份转变，到英伟达在中国市场反复横跳，再到中国本土芯片力量价值重估，揭示全球半导体产业全球化分工体系正被国家意志重塑，还阐述了国内外芯片市场的变化及企业价值重估情况。