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4.2w颗星！学术科研 AI 工作流
这是一套有4.2w颗星的学术研究技能包，涵盖研究到论文出版全流程。它不替写论文，接手搜文献等杂事。有四个核心skill，支持多文献引用格式，能编译成PDF，还介绍了安装和使用方式。
Qwen2.5VL新玩法，看电影讲故事
本公众号关注AI前沿技术，分享实战案例与课程。介绍视觉叙事技术及挑战，基于Qwen2.5 - VL 7B模型微调Qwen Storyteller，构建StoryReasoning数据集，还给出实战代码及相关链接。
Mistral 3开源，一举超越DeepSeek与K2？
近期，Mistral AI开源Mistral 3，含三款小型稠密模型及Mistral Large 3。Benchmark对比中，它领先国内DeepSeek - 3.1、Kimi - K2。Mistral Large 3是强开源权重模型，Ministral 3适合边缘端，成本性能比低。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
Karpathy的软件3.0：Agent的原生世界
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示，AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令，软件3.0以上下文窗口为程序，LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架，给出创业建议。
AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
斯坦福人均≈0.1张GPU！学术界算力遭「屠杀」，LeCun急了
学术界GPU荒严重，美国顶尖大学人均GPU少，与大厂差距大。如斯坦福人均0.14张，而微软等大厂数据中心算力惊人。这导致人才流向工业界，学术验证能力弱，但部分高校有改善措施。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
2亿多人开始和AI打电话，他们在聊什么？
2025年12月豆包月活达2.27亿，越来越多人与它语音通话。此前AI语音交互存在问题，豆包升级为全双工模型，体验更像打电话。作者实测其在不同场景表现出色，还分享使用技巧，并对比了和ChatGPT语音的优劣。
谷歌开源Gemma 3 270M，性能超越Qwen 2.5同级模型
本周四，谷歌发布 Gemma 3 270M 模型，它参数小、功能强，具备指令跟踪等能力。在 IFEval 测试中表现出色，节能且适合多场景，谷歌还提供使用指南和试用途径，Gemma 系列下载量已破两亿。