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AI代码工具大地震：Anthropic核心创始人集体"叛逃"Cursor背后的惊天内幕
昨天在Twitter上看到一条消息，差点让我手中的咖啡洒出来——Claude Code的创始人@bcherny和@_catwu离开了Anthropic，加入了Cursor AI。 这感觉就像是你精心培养的孩子，突然跑到隔壁邻居家说"爸爸，我要跟着他们混了"。 作为一个天天和各种AI编程工具打交道的开发者，我深知这件事背后的分量。
7/4/2025 9:21:50 AM
阿丸笔记
刚刚，Ilya Sutskever宣布自任CEO：联创被Meta挖走了
Meta 的挖掘机，终于挖到了 Ilya 大神的头上。 周五凌晨，OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever（伊尔亚・苏茨克维）久违地在社交媒体发声。 我向我们的团队和投资者发送了以下信息：正如你们所知，Daniel Gross 在我们公司的时间已接近尾声，自 6 月 29 日起，他已正式退出 Safe .
7/4/2025 9:14:10 AM
机器之心
开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构
德国知名技术咨询公司TNG开源了DeepSeek R1的增强版DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera。 Chimera是基于DeepSeek的R1-0528、R1和V3-0324三大模型混合开发而成，同时采用了一种全新的AoE架构。 这种架构在提升性能的同时，还能加快模型的推理效率并节省token输出。
7/4/2025 9:08:00 AM
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
岑俊，阿里巴巴达摩院具身智能大模型算法研究员，博士毕业于香港科技大学。 研究方向主要是：具身智能 VLA 模型，世界模型。 阿里巴巴达摩院提出了 WorldVLA, 首次将世界模型 (World Model) 和动作模型 (Action Model/VLA Model) 融合到了一个模型中。
7/4/2025 9:07:00 AM
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
今年上半年，随着DeepSeek R1的发布，国内大模型的应用迎来井喷式的发展，各种大模型的信息满天飞，连普通消费者都多多少少被大模型一体机给安利了，特别是满血版的DeepSeek 671B。 然而理性地来讲，671B模型的部署成本动辄百万起步，远超一般企业的IT预算。 同时，我们对大模型的使用与功能挖掘还停留在初期阶段，特别是在后千模大战的时代，32B/70B等中档模型已经可以满足许多企业的需求。
7/4/2025 9:06:00 AM
图灵奖大佬向97年小孩哥汇报？小扎1亿年薪买新贵，老将痛诉熬夜捡GPU！
起猛了，看到LeCun给Alexandr Wang汇报了！ 一个是图灵三巨头、多年学术泰斗，一个是靠着数据标注成功晋身亿万富翁的97年小孩哥，这个画面，实在是过于魔幻了。 为了Wang，小扎砸下了足足143亿美元，拿下整个Scale AI 49%股权。
7/4/2025 9:06:00 AM
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」有多火？ Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。 之前我们介绍了上下文工程的基本概念，今天我们来聊聊实操。
7/4/2025 9:05:00 AM
从RAG到Agentic RAG：构建更智能的检索增强系统
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正以前所未有的速度渗透到各行各业的应用中。 从智能客服到企业知识管理系统，从内容创作辅助到数据分析，LLMs展现出了强大的通用智能。 然而，这些模型在处理需要特定领域知识或实时信息的任务时，常常暴露出"知识遗忘"或"幻觉"问题——它们可能会基于预训练时记忆的信息生成看似合理却不符合事实的回答。
7/4/2025 9:02:48 AM
大模型之路
AI 编程十字路口：为什么说 Copilot 模式是创业陷阱？
「大模型的发展，更像一场篮球比赛才刚刚打完第一节。 所有人都在用第一节的比分去判断整场比赛的胜负，但我们认为，还有第二、三、四节要打。 」蔻町智能（AIGCode）创始人兼 CEO 宿文用这样一个比喻，为当前略显拥挤的 AI 编程赛道，提供了一个不同的观察视角。
7/4/2025 9:02:00 AM
vivo突破手机AI部署难题，绕开MoE架构限制，骁龙8 Elite流畅运行｜ICCV 2025
在AI迈入多模态时代的当下，“让大模型上手机”成为产业落地的焦点。 现有MLLM在手机端部署时常面临两大难题：1、纯语言任务性能下降：现有的端侧MLLM在纯文本的任务上表现不尽人意；2、手机NPU不支持MoE架构：而MoE架构恰恰是多模态训练中保持语言能力的常用手段（比如CogVLM，Wings）。 vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
7/4/2025 9:00:00 AM
当 NVIDIA RTX 5880 Ada 走进播控后台……
在媒体内容竞争日益激烈的今天，提升节目制作质量已成为广电机构、流媒体平台及专业制作公司的核心诉求。 灯光变幻、机械舞台位移、巨型 LED 背景墙、实时 AR 特效叠加，这些元素在为观众带来精妙视觉体验的同时，对播控环节提出了更加严苛的要求：• 多路高码流并行处理：需实时解码并处理来自摄像机、虚拟引擎、预录素材、图文包装等多路高分辨率（4K/8K）、高帧率、高动态范围（HDR）视频信号流。 • 毫秒级同步渲染：所有输入信号需在严格同步的时间轴上完成解码、特效处理、图层合成，最终生成统一且无撕裂预览画面，供导演和舞美团队即时监看与决策。
7/4/2025 9:00:00 AM
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型越来越大，通用能力越来越强，但一遇到数学、科学、逻辑这类复杂问题，还是常“翻车”。 为破解这一痛点，华为诺亚方舟实验室提出全新高阶推理框架 ——思维森林（Forest-of-Thought，FoT）。 该方法借鉴人类“多角度思考、反复验证”的认知方式，打破传统LLM的线性推理范式，通过构建多棵并行推理树，引入动态自我修正机制与多视角共识决策策略。
7/4/2025 8:53:00 AM
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
本文第一作者为上海交通大学计算机科学四年级博士生万梓煜，主要研究方向为强化学习、基础模型的复杂推理，通讯作者为上海交通大学人工智能学院温颖副教授和上海人工智能实验室胡舒悦老师。 团队其他成员包括来自英属哥伦比亚大学的共同第一作者李云想、Mark Schmidt 教授，伦敦大学学院的宋研、杨林易和汪军教授，上海交通大学的温潇雨，王翰竟和张伟楠教授。 引言最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ） PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward） GRPO（DeepSeek R1）。
7/4/2025 8:53:00 AM
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
曾几何时，用文字生成图像已经变得像用笔作画一样稀松平常。 但你有没有想过拖动方向键来控制画面？ 像这样，拖动方向键（或用鼠标拖动滑块）让画面里的物体左右移动：还能旋转角度：缩放大小：这一神奇操作就来自于谢赛宁团队新发布的 Blender Fusion框架，通过结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅仅依赖文本提示，实现了精准的画面控制与灵活操作。
7/4/2025 8:52:00 AM
推理AI致命弱点，大模型变「杠精」！被带偏后死不悔改
20世纪初，据说存在一匹会算数的马，被称为「聪明的汉斯」，但经过心理学家冯斯特的研究，最终发现这匹马其实是通过观察提问者无意识的肢体语言（如呼吸变化）来停止踩蹄，并非真正理解数学。 如今，我们发现，大模型会呈现出推理行为，甚至还存在Aha时刻这样的「顿悟现象」。 这会不会是大模型表现的如同「聪明的汉斯」那样，依赖提示词中的表面模式，而非真正具有了推理能力，DeepMind的最新研究揭示了大模型推理能力令人担忧的一面。
7/4/2025 8:49:00 AM
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
刘勇，中国人民大学，长聘副教授，博士生导师，国家级高层次青年人才。 长期从事机器学习基础理论研究，共发表论文 100 余篇，其中以第一作者/通讯作者发表顶级期刊和会议论文近 50 篇，涵盖机器学习领域顶级期刊 JMLR、IEEE TPAMI、Artificial Intelligence 和顶级会议 ICML、NeurIPS 等。 你肯定见过大模型在解题时「装模作样」地输出：「Hmm…」、「Wait, let me think」、「Therefore…」这些看似「人类化」的思考词。
7/4/2025 8:47:00 AM
Gemini负责人爆料！多模态统一token表示，视觉至关重要
一次性揭秘Gemini多模态技术！ 就在刚刚，Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在谷歌自家的开发者频道开启了爆料模式。 他和OpenAI前员工、现谷歌AI Studio产品负责人（Logan Kilpatrick，右）探讨了诸多众人好奇已久的问题：为啥Gemini一开始就被设计为原生多模态？
7/4/2025 8:43:00 AM
大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
来自北京邮电大学的研究团队通过思维链审计实验，首次定量揭示了这一“越想越错”现象背后的元认知偏差：长链推理中的反思不是纠错机制，而是给幻觉颁发“理性证书”——模型为保持与用户提示语义一致，宁可篡改协议定义也不否定前提。 风险缺口：长链CoT放大“误差滚雪球”推理大模型（RLLMs）能把复杂问题拆解成几十步推理，再给出看似缜密的结论。 然而，随着推理链条变长，一个令人不安的趋势浮出水面——错误不再是偶发失误，而是沿链条滚雪球式放大。
7/4/2025 8:42:00 AM