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如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
硅谷火了一年的 AI Roll-Up，正在把“买公司”变成新的 AI 创业模式
文章指出，AI投资正从“卖工具”走向“拥有运营”，AI Roll - Up模式兴起。它回应了AI SaaS的结构性困境，经济模型与传统PE roll - up有别。五个趋势加速其发展，但也面临整合、竞争等风险，还介绍了投资地图和幕后资本力量。
中国具身智能融资新纪录诞生！它石智航Pre-A轮融资4.55亿美金，高瓴红杉美团联合领投
4月16日，具身智能公司它石智航宣布完成4.55亿美元Pre - A轮融资，刷新行业纪录。它以物理世界AI和通用机器人技术为核心，针对数据、模型、硬件问题给出解法，还攻克工业难题创吉尼斯纪录。
AI编程Token消耗降低神器：RTK（Rust Token Killer）实战指南
文章介绍RTK（Rust Token Killer），它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩，节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略，还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
Qwen 3.5 的口碑持续走高，林俊旸辞职出走，开源阵营震荡
3月4日，通义千问首席研究员林俊旸宣布辞职，多位核心骨干也一同离开。此前Qwen 3.5系列开源表现出色，此次人员变动引发社区震动。大厂战略与技术路线拉扯，人才流动成常态。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代，开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’，介绍其优势、人+AI结对编程模式，还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略，强调文档驱动和安全合规。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
昇腾MindSpeed：分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上，华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化，提升训练效率，还介绍业界加速库及MindSpeed架构，阐述多种优化策略。