很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑。最近的观察给出了不一样的结论。研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。
关注 AI 行业的朋友都知道，今年上半年 MCP 火得离谱。现在热度稍微降了一些，但已经有一些产品靠 MCP 开始赚钱了。
氛围编程，正批量制造「AI保姆」。一位15年资深开发者，为赶工用AI编程，结果bug成山不得不推翻重来，痛哭半小时。如今，一种全新职业「氛围编程清理专家」冲上了热榜。
生成式AI的快与好，终于能兼得了？
你有没有想过，为什么我们每天与 ChatGPT 或其他 AI 助手聊天时，从来没有看到过广告？这并不是因为这些公司不想赚钱，而是因为没有人真正搞清楚如何在 AI 对话中优雅地植入广告。
随着Agent的爆发，大型语言模型（LLM）的应用不再局限于生成日常对话，而是越来越多地被要求输出像JSON或XML这样的结构化数据。这种结构化输出对于确保安全性、与其他软件系统互操作以及执行下游自动化任务至关重要。
Nano Banana如此火爆，让谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在最新访谈中又一次聊起了AGI。Nano Banana当然不是AGI，但它也体现了哈萨比斯认为AGI系统所需的一些关键能力和特征。
这个世界，终于魔幻到我看不懂的程度了。故事是这样的。我最近刷淘宝挺多，然后昨天，鬼使神差的，在淘宝上，搜了一下DeepSeek。没有特定的理由，就是心血来潮，就是单纯的，想看看现在的生态。
自动化修复真实世界的软件缺陷问题是自动化程序修复研究社区的长期目标。然而，如何自动化解决视觉软件缺陷仍然是一个尚未充分探索的领域。最近，随着 SWE-bench 团队发布最新的多模态 Issue 修复
最近，来自加州大学圣克鲁兹分校、乔治·梅森大学和Datadog的研究人员发现：在心算任务中，几乎所有实际的数学计算都集中在序列的最后一个token上完成，而不是分散在所有token中。
