搜索
昨天上午9点43分，Karpathy在X上敲了八个词，把一场刚跑了五个多小时的大戏当场按停。大意是：推特上居然在传这种莫名其妙的假消息，没有，我没走。在这之前的五个多小时里，全世界的AI圈已经替他把离职流程走完了——不仅辞职信提交了，公司邮箱也停用了。
上周AI圈都在讨论一件事，但大多数人只看到了一半。
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
官宣入职 Anthropic 才两个多月，Andrej Karpathy 就要走了？刚刚，有网友发现 Karpathy 修改了自己的个人简介，去掉了其中的公司信息。在删除之前，他的信息简介栏有着清晰的「Anthropic」字眼。有人说，这个改动发生在昨天。
你有没有想过，写代码这件事的对象正在悄悄换人？上周一晚上，我在旧金山Market Street上WorkOS的办公室里待了将近两个小时，看了二十几个现场demo。进门之前我以为这只是一场普通的创业展示夜，但看完之后我意识到，这群人在展示的根本不是产品，而是他们对"写代码、用代码、读代码"这件事本身的理解，已经发生了多深的变化。
SFT是LLM从“通才”变成“专才”的关键步骤。业界默认做法是：准备标注数据（QA对、指令-回复对等）在基座模型上跑SFT训练。看loss曲线收敛了→认为训练完成。但问题在于：loss是全局平均，掩盖了样本间的差异。loss收敛只代表“大部分样本学会了”——那些始终学不会的样本被淹没了。
「我们删除了 80% 的 Claude Code 系统提示，这是我们从编写系统提示词、Skill 和 Claude.MD 中学到的。」本周五，Claude Opus 5 正式上线，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 立即发帖，向我们介绍了新一代大语言模型之上，工程方面的趋势变化。
2023 年他在深圳创立听象科技，推出自有品牌昂听 ELEHEAR（下文统一简称 ELEHEAR）。前期发布 Alpha 系列产品试水助听器市场，2024 年 10 月推出旗舰产品 Beyond，凭借全栈自研的 AI 助听器+远程实时验配的新模式，用 1 年时间做到了美国亚马逊助听器类目 Top1，年销超 1500 万美元，市场份额从 1% 迅速增长至 18%。
停停停！Kimi K3的最佳打开方式可能不在Coding——用它做前端设计，才是真·Interesting。在Design Arena最新公布的单次生成前端榜单中，Kimi K3以1414分位列第一，力压Fable 5和GPT-5.6 Sol。
E-GRM的核心思路就是让模型自己判断输入复杂度——通过多次采样看答案是否收敛。收敛了就直接回答，不收敛再触发CoT。在RM-Bench、RMB、RewardBench三个基准上，约58%的样本被智能路由到“直答”，延迟降低62%，同时准确率还有提升。