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AI「作业神器」时代，我教书的那些事
AI「作业神器」普及，让学生不愿深入思考。一位教授分享经历，指出AI让课堂沦为防作弊战场，还谈到应对策略，如重新定义作业、鼓励合作讨论等，强调教育要培养独立思考者。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
MIT：过度依赖ChatGPT会让大脑功能萎缩
MIT完成首个ChatGPT用户脑部扫描研究，发现AI没让我们高效，反而致大脑“认知破产”。研究追踪54人，监测脑电波和神经连接模式，发现过度依赖会让大脑功能萎缩，还探讨了如何正确使用AI。
韦东奕论文登数学顶刊，将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4
韦东奕和北大学者章志飞、邵锋合作的论文发表于数学顶刊《Forum of Mathematics, Pi》。他们将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4，成果填补空白，证明方法可推广到其他方程。
JCP | 哈工大（深圳）胡钢团队：三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论（MIKT - SAC）算法结合，解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例，结果显示该方法优于SAC算法，能显著减少训练时间、降低阻力系数。
大神Karpathy炮轰复杂UI应用没有未来，Adobe首当其冲，网友：不提供文本交互，就是在阻挡AI浪潮
大神Karpathy预言只有复杂UI界面、不提供文本交互的应用将被淘汰，还点名Adobe、CAD。他言论引发讨论，支持者强调后端接口，反对者认为专业软件有其价值。此外，他还批判大模型编程‘重生成轻判别’。
“煽风点火”让大模型“卷”起来的提升性能的套路
网友Greg Isenberg分享让AI提升性能的方法，通过利用不同AI模型如ChatGPT、Claude、Grok间的“竞争”，人为制造竞争环境，激发其潜力，可提升输出效果，且方法获很多网友验证认可。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
用Codex做跨境电商：第四章
文章为《用Codex做跨境电商》第四章，聚焦选品工作流，以Pilates环为例，要核对三个问题有无市场与供应链证据，决定后续行动。交付物为选品卡，强调区分参考Listing、候选产品设想和样品。
70万辆车同步升级，背后那套系统藏了六年
超70万蔚来和乐道车主收到最新版世界模型推送更新。蔚来用一套代码覆盖多品牌、多平台、多芯片、多传感器车型，其技术体系复杂，从2020年起搭建，六年未改底层逻辑，如今效果显现。