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哈佛CS博士月入4000，抢GPU搞科研！硅谷百万年薪挖人，学界疯狂逃离
AI人才大战使学术界陷入危机，博士生津贴低、抢显卡搞科研，面对硅谷百万年薪和大厂千亿算力投入诱惑，加速流向产业。教授担心学生跳槽，高校补救难，产业还推出“折中方案”，学术界考验才刚开始。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
市值超1500亿！江西宜春小镇走出“光芯片之王”
在全球AI算力竞赛白热化阶段，天孚通信创始人邹支农凝视新获专利的光接收器组件。他从江西宜春高安农村走出，攻克日本垄断的光通信技术，将公司市值推至1548亿，还在家乡投资兴业。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
机器人WAIC现场抢活讲PPT？商汤悟能具身智能平台让机器人「觉醒」
具身智能火爆但面临数据瓶颈等难题。商汤在WAIC推出具身智能平台「悟能」，以世界模型为引擎，有感知、导航、交互等功能，其开悟世界模型能生成多视角视频，为机器人提供数据支持。
Sam Altman OpenAI 星际之门与马斯克xAI Colosus 2谁更强？
马斯克与Sam Altman在X上晒自家数据中心进展。OpenAI星际之门项目初始投资5000亿美元，与Oracle新增算力；xAI Colossus 2占地大、建设快，预计几周上线，将成全球最大AI超算集群。
合合信息：基于 JuiceFS 构建统一存储，支撑 PB 级 AI 训练
合合信息为应对AI训练存储挑战，引入JuiceFS构建统一存储架构，结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率，还通过缓存优化、数据治理等措施，支撑多业务并发，为AI基建奠基。