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上海交大/上海AI Lab翟广涛：当评测不再重要，AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题，他主张回归‘以人为本’，团队提出相关框架和技术路径，目标是训评一体。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。
ICML 2025｜如何凭「自动补全」实现100K生成3×加速？
在大模型推理复杂的当下，生成超长文本成本高。BIGAI NLCo团队提出推理加速框架TokenSwift，被ICML 2025接收。它重构传统自回归推理，解决长生成瓶颈，在多模型实验中表现亮眼。
最新！OpenAI：GPT-5将实现大统一，Codex最佳实践是这样的
OpenAI Codex在Reddit AMA活动中，核心负责人围绕先推云端代理、GPT - 5与Operator整合等问题给出路线图。如Codex - 1预览情况、CLI设计、使用场景、安全模型、接入计费及API生态等方面都有说明。
Ruby on Rails 之父 DHH 预言：未来“写代码”会变成不合时宜的念头！
文章介绍‘氛围编程’概念，腾讯入局推出CodeBuddy。开发者分享用此变现路径。Ruby on Rails之父DHH赞赏AI辅助，但反对全外包。网友看法不一，这场讨论揭示AI在编程中角色的核心命题。
535B大模型“直播”训练三个月：代码、数据、Loss全公开，吴恩达公开力挺
当多数模型公司还在争论是否开放权重时，斯坦福大学的Marin项目启动535B-A23B模型训练，并公开训练过程。该项目旨在探索基础模型能否像开源软件一样被公开研究和建设，引发关注。
把PLC仿真搬进浏览器，小参数模型也能实现高工程通过率
上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC，将AI Agent与PLC工程工具链连接，让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台，实验效果优于业界方案。
Vercel 发布新语言 Zero：代码不是写给人看的，而是写给 AI 的
Vercel Labs 发布实验性系统编程语言 Zero，定位是速度快、体积小且便于智能体使用修复。Zero 有工具链契约等特色，v0.3.0 有重大转变，不过在 Hacker News 上遭部分质疑。