Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
结合现在已经非常成熟 CLI、IDE 工具等的辅助，采用编码智能体进行开发工作已经成为了一种常态，甚至成为了一种新的生活方式。不仅仅是程序员，产品类、设计类岗位的从业人员都已广泛采用 AI 编码智能体辅助工作，AI 生成的代码比例越来越高。
来自 UIUC 与 Salesforce 的研究团队提出了一套系统化方案：UserBench —— 首次将 “用户特性” 制度化，构建交互评测环境，用于专门检验大模型是否真正 “懂人”；UserRL —— 在 UserBench 及其他标准化 Gym 环境之上，搭建统一的用户交互强化学习框架，并系统探索以用户为驱动的奖励建模。
清华大学朱军教授团队，NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化
“科学的尽头是玄学。”朋友圈的 985 研究生如是说。 封面图片由AI生成 “AI 说我能暴富，但我书都没翻开。” 2018 年，一个男大学生因为朋友的怂恿，酒局中打开了一本星座占卜书，当他只是根据朋
国庆长假，AI 大模型献礼的方式是一波接一波的更新。OpenAI 突然发布 Sora2，DeepSeek 更新了 V3.2，智谱更新了 GLM-4.6，Kimi 则是更新了 App，然后默默在自己的版本记录里面，写下了这句话。
10分钟，答案浮出水面！陶哲轩用ChatGPT，发现一道30多年来一直认为悬而未决的问题，其实早被华人数学家给破解了。没有「神迹」，他这次只是用对了工具链：ChatGPT算出级数前几项、输入特定数据库、命中序列、找到文献、确认答案。
论文提出的方法名为 RL4HS，它使用了片段级奖励（span-level rewards）和类别感知的 GRPO（Class-Aware Group Relative Policy Optimization），从而避免模型偷懒、只输出无错误预测。
9 月 8 日，美国弗吉尼亚州的卡丽·爱德华兹走进州彩票局领奖时，就跟去拿外卖一样平静。她前几天买了一张彩票，中了 15 万美元（约 106 万元），她决定全部捐出，因为这张彩票，是她随口问 ChatGPT 要来的数字，没想到真中奖了，卡丽并不想贪图这种幸运的「偏财」，她已将奖金捐赠给不同的慈善机构。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
