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AI 不会杀死初级开发者——但你的招聘策略可能会
文章指出在 AI 编码普及的行业，初级开发者角色转变但不可或缺。AI 虽自动化部分任务，却带来新挑战与期望。初级需培养新技能，避免过度依赖，公司也应调整招聘、培养和评估方式。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
老黄入局吃龙虾！英伟达发布最强开源Agent推理模型
英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super，在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文，吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型，开放全参数权重等。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
AAAI 2026 Oral｜LENS：基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。
Claude两个新模型实测流出！空间推理封神，算力直接榨干了
Claude两款新模型“棉花糖”和“甜瓜”实测流出，在3D强化学习和建筑空间布局上性能强大，还能直接理解并生成复杂3D坐标和空间关系。它们对算力吞噬疯狂，引发对其身份的猜测。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
将DSA注意力引入多模态，快手Keye2.0开启强化推理新范式
快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B，率先将DSA机制引入多模态理解场景，解锁256K超长上下文深度感知，还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色，且将融入业务带来收益。
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。