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清华姚班大神陈立杰，联手00后逆向破局！颠覆50年计算机难题
50年来，顶尖科学家死磕「旅行商问题」等计算机复杂性难题无果。清华姚班陈立杰等人在《Reverse Mathematics Below the Turing Jump》论文中，采用「逆向数学」方法，发现许多理论底层逻辑等价，颠覆千年思维范式。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测！教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking，介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级，还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试，肯定其表现，赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
ICML 2026新规「避坑」指南：参会非必须、原稿将公开、互审设上限
要投 ICML 2026 顶会的需注意新规，如论文被接收作者可选择是否参会，原始投稿版本将公开，互审论文数量受限等。还介绍了投稿要求、重要日期、评审机制等内容。
算法与我们：谁在驱动极化？
荷兰阿姆斯特丹大学论文《我们能修复社交媒体吗？》借助AI模拟无算法社交平台，发现三大乱象迅速复现，干预收效甚微。指出问题根源或在社交底层架构，用户可改变分享模式。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
论文秒变PPT！西湖大学AGI Lab推出Auto-Slides，科研汇报难度骤降
西湖大学AGI Lab推出Auto - Slides，输入论文PDF可自动生成演示文稿，支持自然语言交互修改。它采用多智能体协作框架，经实验验证优势明显，有望用于学术会议等场景，助力知识传递。
不只是行业 Know-How，营销类 Agent 工程化落地难题有何解？｜对话瓴羊副总裁、友盟+总经理毛波
今年是“AI Agent 元年”，营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波，探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会，友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。
卡帕西：强化学习很糟糕，但其他所有方法都更糟
卡帕西在近两小时访谈中解答诸多问题。他认为AGI成熟约需十年，现有的LLM有认知缺陷，强化学习糟糕但其他方法更差，AGI将延续2%GDP增长趋势，还谈及自动驾驶、教育等方面看法。