关键词：GPT-5, AI推理能力, AlphaEvolve, OpenAI Operator, Mistral AI, 测试时计算与思维链, AI自主编写代码优化, 多模态AI模型, AI求职自动化, 本地LLM微调
🔥 聚焦
OpenAI自曝未来计划：GPT-5将整合现有工具，打造All-in-One体验: OpenAI研究副总裁Jerry Tworek在Reddit的AMA活动中透露，下一代基础模型GPT-5的核心目标是提升现有模型能力并减少模型切换的繁琐。为此，OpenAI计划将Codex（编程）、Operator（计算机任务执行）、Deep Research（深度研究）和Memory（记忆功能）等现有工具整合进GPT-5，实现一体化体验。团队成员还分享，Codex最初是工程师的业余项目，内部使用已将编程效率提升约3倍，并正探索包括按需付费在内的灵活定价方案。 (来源: WeChat)
AI推理能力提升新维度：测试时计算与思维链: 北大校友、前OpenAI应用AI研究负责人Lilian Weng在其最新万字长文《Why We Think》中深入探讨了如何通过“测试时计算”（test-time compute）和“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）等策略提升大型语言模型的推理能力。文章从心理学双系统理论、计算资源观、潜变量建模等多个角度阐述了让模型“思考更久”的合理性，并回顾了并行采样、序列修订、强化学习以及外部工具使用等关键技术在提升模型推理性能方面的研究进展。Weng强调，通过这些方法，模型能够在推理时投入更多计算资源，模拟人类深度思考过程，从而在复杂任务上取得更优表现，并指出了未来在忠实推理、奖励破解、无监督自我修正等方面的研究方向。 (来源: WeChat, WeChat)
Google发布AlphaEvolve：AI自主编写代码优化算法，大幅节省计算成本: Google推出AI系统AlphaEvolve，该系统能够自主编写和优化代码，在AlphaFold等项目中已展现出巨大潜力。AlphaEvolve通过进化算法搜索更优的算法实现，例如在AlphaFold的蛋白质折叠算法中，它发现了一种新的注意力机制，将计算成本降低了25%，相当于节省了数百万美元的计算资源。这一突破标志着AI在科学发现和算法优化领域迈出了重要一步，未来有望在更多复杂计算问题中实现降本增效。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
OpenAI承认：AI推理投入与性能成正比，碾压人类能力的关键在于“思考时间”: OpenAI研究员Noam Brown在讨论中强调，AI正从“预训练范式”向“推理范式”转变。预训练通过海量数据预测下一个词，成本高昂；而推理范式允许模型在回答前进行更深层次的“思考”，即使成本略高，但答案质量显著提升。例如，o1模型在AIME数学竞赛和GPQA博士级科学问题上均超越GPT-4o，o3模型在编程竞赛中已达人类顶尖水平。这表明，通过增加推理时的计算资源投入（即“思考时间”），AI在复杂任务上的表现能实现巨大飞跃，甚至超越人类。 (来源: WeChat)
🎯 动向
Mistral AI 2025年模型成果显著，多款模型表现优异: Mistral AI在2025年上半年取得了多项重要进展，发布了包括Codestral 25.01（顶尖FIM模型）、Mistral Small 3 & 3.1（同级别最佳，支持多模态和130k上下文）、Mistral Saba（性能超越三倍大于其模型）、Mistral OCR（顶尖OCR模型）以及Mistral Medium 3等多款高性能模型。这些成果展示了Mistral AI在不同模型尺寸和应用领域的强大研发实力，尤其在代码生成、多模态处理和OCR技术方面取得了领先。 (来源: qtnx_)
Claude模型近期性能波动，用户反馈上下文处理与Artifact功能问题: Reddit社区用户反馈，Anthropic的Claude模型（尤其是Opus 3）近期在长上下文处理、Artifact生成稳定性及登录和正常运行时间方面出现问题。具体表现为聊天在少量轮次后中断、Artifact功能无法完成或导出空文件等。Anthropic状态页确认存在长上下文请求错误增多及数次短期服务中断，可能与Artifact功能上线和后端调整有关。部分用户通过直接要求Markdown输出、切换网络或使用Claude 3.5 Sonnet等方式缓解问题。 (来源: Reddit r/ClaudeAI, qtnx_, Reddit r/ClaudeAI)
xAI公开Grok系统提示词，揭示其幽默与批判性思维设计: xAI公司公开了其AI模型Grok的系统提示词，这些提示词揭示了Grok被设计为一个具有幽默感、略带叛逆且具备批判性思维的AI助手。提示词强调Grok应避免说教式的回答，并鼓励其在回答争议性话题时展现独特的“Grok风格”。这一举动增加了AI模型行为设计的透明度，也让外界得以一窥Grok独特个性的来源。 (来源: Reddit r/artificial)
Meta或在OpenRouter上测试Llama 3.3 8B Instruct模型: Meta可能正在OpenRouter平台上测试其Llama 3.3 8B Instruct模型，该模型被描述为Llama 3.3 70B的轻量级快速响应版本，拥有128,000的上下文窗口，并且在OpenRouter上显示为免费。部分用户测试后认为其输出相较于8B 3.1或3.3 70B版本略显平淡。此举可能意味着Meta在探索不同规模模型的部署和应用场景。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA)
AI在F1赛事中的争议性判罚引发讨论: 一则关于AI在F1赛事中做出争议性判罚的讨论，引发了人们对AI在体育竞技领域应用的关注。虽然具体细节未明，但这通常涉及到AI裁判系统在高速、复杂情况下判罚的准确性、公正性以及人类裁判与AI系统如何协同工作的问题。 (来源: Ronald_vanLoon)
中国首艘航空母舰式无人机“九天”计划六月首飞: 中国计划于六月首飞其首款空中无人机母舰“九天”SS-UAV。该无人机能在15000米高空巡航，可携带超过100架小型无人机或1000公斤导弹，航程达7000公里。此消息引发了对中国军事无人机技术发展的关注。 (来源: menhguin)
AI辅助软件开发周期加速: AI技术正在通过自动化代码生成、测试、调试和文档编写等环节，显著加速软件开发生命周期。AI工具能够帮助开发者提高效率，减少重复性工作，并可能发现潜在的错误，从而缩短产品上市时间。 (来源: Ronald_vanLoon)
类人脑微型技术赋予人形机器人实时感知与思考能力: 一种模仿人类大脑结构的微型技术正在被研发，旨在赋予人形机器人实时视觉感知和思考能力。这项技术可能涉及到神经形态计算或高效的AI芯片设计，以期让机器人在复杂环境中做出更快速、更智能的反应。 (来源: Ronald_vanLoon)
傅利叶智能发布自研人形机器人Fourier GR-1: 傅利叶智能（Fourier Robots）推出了其自主研发的人形机器人GR-1。该机器人设计注重先进的运动控制和高度仿生的躯干结构，旨在实现更灵活和自然的动作能力，展示了中国在人形机器人领域的进展。 (来源: Ronald_vanLoon)
Unitree G1仿生机器人敏捷性升级: Unitree公司展示了其G1仿生机器人的敏捷性升级版本。这通常意味着机器人在运动控制、平衡能力、环境适应性等方面有所提升，使其能够更灵活地执行任务和应对复杂地形。 (来源: Ronald_vanLoon)
中国人形机器人执行质量检测任务: 中国的人形机器人已被应用于执行质量检测任务。这表明人形机器人在工业自动化领域的应用正逐步拓展，利用其灵活性和感知能力来替代或辅助人工进行重复性高、精度要求严的检测工作。 (来源: Ronald_vanLoon)
纳米机器人携带“隐藏武器”杀死癌细胞: 一项医疗技术新进展显示，纳米机器人能够携带“隐藏武器”精确靶向并杀死癌细胞。这种技术利用纳米机器人的微小尺寸和可控性，有望实现更精准、副作用更小的癌症治疗方案。 (来源: Ronald_vanLoon)
隐私增强技术对现代商业的重要性日益凸显: 随着数据隐私法规的收紧和用户对个人信息保护意识的提高，隐私增强技术（PETs）对于现代企业而言愈发重要。这些技术如联邦学习、同态加密等，能够在保护数据隐私的前提下实现数据分析和价值挖掘，助力企业合规发展。 (来源: Ronald_vanLoon)
AI在价值链各环节的应用日益广泛: 人工智能技术正被广泛应用于企业价值链的各个环节，包括研发、生产、营销、销售和售后服务等。通过数据分析、预测建模、自动化流程等方式，AI帮助企业优化运营效率、提升客户体验、创造新的商业价值。 (来源: Ronald_vanLoon)
🧰 工具
KernelSU：基于内核的安卓Root解决方案: KernelSU是一个为安卓设备设计的基于内核的Root解决方案。它提供了内核级别的su和Root访问管理，并拥有基于OverlayFS的模块系统以及应用配置文件功能，旨在更深层次地控制设备权限。该项目支持安卓GKI 2.0设备（内核5.10+），也兼容旧版内核（4.14+，需手动编译），并支持WSA、ChromeOS和容器化安卓环境。 (来源: GitHub Trending)
Sunshine：自托管游戏串流主机，兼容Moonlight: Sunshine是一款开源的自托管游戏串流主机软件，允许用户将PC游戏画面串流至兼容Moonlight的各种设备上。它支持AMD、Intel和Nvidia GPU的硬件编码，也提供软件编码选项，旨在实现低延迟的云游戏体验。用户可通过Web UI进行配置和客户端配对。 (来源: GitHub Trending)
Tasmota：ESP8266/ESP32设备的开源替代固件: Tasmota是一款为基于ESP8266和ESP32芯片的智能设备设计的替代固件。它提供易用的Web用户界面进行配置，支持OTA在线升级，可通过定时器或规则实现自动化，并通过MQTT、HTTP、串口或KNX协议进行完全本地控制，增强了设备的扩展性和可定制性。 (来源: GitHub Trending)
Limbo：SQLite的现代Rust进化版项目: Limbo项目旨在用Rust语言构建SQLite的现代进化版本。它支持Linux上的io_uring异步I/O，兼容SQLite的SQL方言、文件格式和C API，并提供JavaScript/WASM、Rust、Go、Python和Java等语言的绑定。未来计划集成向量搜索、改进并发写入和模式管理等功能。 (来源: GitHub Trending)
Ventoy：新一代可启动U盘解决方案: Ventoy是一款开源工具，用于创建可启动U盘，支持直接从ISO, WIM, IMG, VHD(x), EFI等多种格式的镜像文件启动，无需反复格式化U盘。用户只需将镜像文件复制到U盘即可，Ventoy会自动生成启动菜单。它支持多种操作系统和启动模式（Legacy BIOS, UEFI），并兼容MBR和GPT分区。 (来源: GitHub Trending)
Doctor：LangChain赋能的LLM智能体网络爬虫与理解工具: Doctor是一个帮助LLM智能体实时爬取和理解网络内容的工具。它结合了网页处理、向量搜索和LangChain的文档处理能力，并通过FastAPI提供服务。用户可以利用Doctor来增强其AI应用的信息获取和分析能力。 (来源: LangChainAI, Hacubu)
Deep Research Agent：本地运行的隐私保护型AI研究智能体: 一款注重隐私保护的开源AI智能体，可在本地运行以研究任何主题。它利用LangGraph驱动其迭代式研究工作流程，为用户提供了一个强大的本地化研究工具，无需将数据上传云端。 (来源: LangChainAI, Hacubu)
智能终端助手：自然语言到命令行转换的多操作系统工具: 一款智能终端助手，能将自然语言指令转换为跨操作系统的终端命令。该工具基于LangGraph的多智能体系统构建，使用A2A和MCP协议实现跨平台执行，旨在简化命令行操作，降低用户使用门槛。 (来源: LangChainAI)
Montelimar：开源设备端OCR工具箱: Julien Blanchon发布了Montelimar，一个开源的设备端OCR（光学字符识别）工具箱。它支持截屏并对屏幕各部分进行OCR，兼容Nougat和OCRS模型，后端分别采用Rust（OCRS）和MLX（Nougat）。该工具能输出LaTeX、表格、Markdown（通过Nougat，较慢）和纯文本（通过OCRS，较快），并提供历史记录和系统级快捷键功能。 (来源: awnihannun)
OpenF5 TTS：Apache 2.0许可的商用文本转语音模型: OpenF5 TTS是一个基于F5-TTS模型重新训练的文本转语音模型，采用Apache 2.0开源许可，可用于商业目的。该模型目前在Hugging Face的文本转语音模型中热度较高，为开发者提供了高质量且可商用的语音合成选项。 (来源: ClementDelangue)
Tensor Slayer：无需训练直接提升模型性能的工具: Tensor Slayer是一个新发布的工具，声称无需微调、数据集、额外计算成本或训练时间，即可通过直接修补张量（direct tensor patching）的方式将模型性能提升25%。这一概念颇具颠覆性，旨在让AI模型改进大众化。 (来源: TheZachMueller)
Photoshop利用本地计算机使用代理（c/ua）实现无代码操作: Computer Use Agents (c/ua) 展示了如何通过用户提示、选择模型和Docker以及合适的代理循环，在Photoshop中实现无代码操作。这旨在降低普通用户使用复杂软件的门槛，通过AI代理简化操作流程。 (来源: Reddit r/artificial)
PlainRepo：离线应用，选择性复制大块代码/文本供LLM提取上下文: PlainRepo是一款免费开源的离线应用程序，允许用户选择性地复制大量代码或文本片段，以便本地LLM提取上下文信息。这对于需要在无网络环境下或出于隐私考虑而使用本地LLM的用户非常有用。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA, Plus-Garbage-9710)
M0D.AI：用户与AI协作五个月打造的个性化AI交互控制框架: 用户James O’Kelly通过与AI（如Gemini, ChatGPT）长达五个月、约13000次对话的深度协作，构建了一个名为M0D.AI的高度定制化AI交互与控制框架。该系统包含Python后端、Flask Web服务器、动态前端UI以及一个名为mematrix.py的元认知层，用于监控和指导AI行为。M0D.AI展现了非编程背景用户如何通过AI辅助，实现复杂软件系统的设计与开发。 (来源: Reddit r/artificial)
📚 学习
LLM工程：8周掌握AI与LLM课程资源库: 一门名为“LLM Engineering – Master AI and LLMs”的8周课程，旨在帮助学员精通大型语言模型工程。课程配套的GitHub仓库提供了每周的项目代码、设置指南（PC、Mac、Linux）以及Colab链接。课程强调动手实践，从安装Ollama运行Llama 3.2开始，逐步深入HuggingFace、API使用、模型微调等内容。同时提供了使用Ollama作为OpenAI等付费API免费替代方案的指导。 (来源: GitHub Trending)
LLM中的概率一致性：理论基础与实证差异研究: 一篇题为“LLM中的概率一致性：理论基础与实证差异”的论文指出，大型语言模型（LLM）使用固定策略计算Token概率，但实际模型在不同Token顺序下的表现与理论上的概率一致性存在偏差。研究通过在神经科学文本上训练GPT-2模型（使用前向、后向和置换Token顺序），证明了困惑度理论上与顺序无关，但实证显示模型因架构偏见未能通过此测试。注意力偏差（局部和长程）被认为是导致观测到一致性失败的直接原因。 (来源: menhguin)
BoldVoice利用机器学习量化和指导英语口音强度: BoldVoice应用通过机器学习和潜在空间技术来量化英语口音强度，并为用户提供发音指导。这种方法旨在帮助用户更有效地改善其英语发音和口音。 (来源: dl_weekly)
Milvus博客：生产环境中高效元数据过滤同时保持高召回率的挑战与优化: Milvus发布了一篇实用博文，探讨了在生产环境下的向量搜索中，如何在进行高效元数据过滤的同时，保持较高的召回率。文章讨论了相关的挑战并提出了优化策略。 (来源: dl_weekly)
ColPali相似性图谱用于模型可解释性: ColPali等视觉文档检索模型中的相似性图谱（similarity maps）为查询与文档片段级别匹配提供了强大的可解释性。通过热力图等方式可视化哪些图像区域与查询相关，有助于理解模型的决策过程。Tony Wu提供了相关的快速入门指南。 (来源: lateinteraction, tonywu_71, lateinteraction)
soarXiv：探索人类知识的优美方式: Jinay推出soarXiv，一个旨在以更美观和互动的方式探索科研论文的平台。用户可以将ArXiv论文URL中的“arxiv”替换为“soarxiv”，即可在宇宙星图般的界面中定位和浏览该论文。该平台已嵌入截至2025年4月的280万篇论文。 (来源: menhguin)
MLX-LM-LoRA v0.3.3发布，简化Apple Silicon本地微调: Gökdeniz Gülmez发布了MLX-LM-LoRA v0.3.3版本，进一步简化和灵活化了在Apple Silicon上进行本地模型微调的过程。新版本支持在训练配置或命令行中直接设置训练轮数（epochs），并提供了示例脚本和Notebook，包括基础微调和使用DPO进行高级偏好训练的案例，仅需约20行代码即可开始。 (来源: awnihannun)
系统提示词泄露分析：揭示主流LLM内部架构与行为规则: Simbaproduz在GitHub上发布了一个项目，全面分析了近期流传的主要大型语言模型（如Claude 3.7, ChatGPT-4o, Grok 3, Gemini等）的系统提示词泄露事件。该指南深入探讨了这些模型的内部架构、操作逻辑和行为规则，包括信息持久性、图像处理策略、网络导航方式、个性化系统及对抗操纵的防御机制等。这些信息对于构建LLM工具、智能体和评估系统具有重要参考价值。 (来源: Reddit r/MachineLearning)
ICML 2025论文探讨图像对抗扰动的频域分解: 一篇来自中国科学院大学和计算技术研究所的ICML 2025 Spotlight论文《Diffusion-based Adversarial Purification from the Perspective of the Frequency Domain》提出，对抗扰动更倾向于破坏图像的高频幅度和相位谱。基于此，研究者提出在扩散模型的逆向过程中注入原始样本的低频信息作为先验，以引导生成干净样本，从而有效去除对抗扰动并保留图像语义内容。 (来源: WeChat)
ICML 2025论文TokenSwift：通过“自动补全”实现100K级别长文本生成3倍加速: BIGAI NLCo团队在ICML 2025发表论文《TokenSwift: Lossless Acceleration of Ultra Long Sequence Generation》，提出一种针对100K Token级别长文本推理的无损高效加速框架TokenSwift。该框架通过多Token并行草拟、n-gram启发式补全、树结构并行验证和动态KV缓存管理等机制，在保持原始模型输出一致性的前提下，实现了3倍以上的推理加速，显著提升了超长序列生成的效率。 (来源: WeChat)
💼 商业
OpenAI被指责助长其曾警告过的AI军备竞赛: 一篇来自彭博社的文章探讨了OpenAI在推出ChatGPT后，如何从一个警惕AI风险的组织转变为推动AI技术竞赛的关键角色。文章可能分析了OpenAI的战略转变、商业化压力以及其行为对整个AI行业发展方向和安全考量的影响。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
特朗普政府终止哈佛大学近30亿美元科研经费，引发全球人才争夺: 特朗普政府终止了对哈佛大学近30亿美元的科研经费，涉及超过350个项目，此举被视为对美国科研体系的重大打击。与此同时，欧盟、加拿大、澳大利亚等国家和地区纷纷推出数千万美元的资助计划，意图吸引受影响的美国顶尖科学家，引发全球科研人才流向的讨论。哈佛大学已提起诉讼并自拨2.5亿美元缓解危机。 (来源: WeChat)
AI创业公司Spellbook连续三年平均合同价值（ACV）持续增长: 尽管存在AI技术商品化可能导致价格压力的担忧，AI法律软件初创公司Spellbook的联合创始人Scott Stevenson表示，其公司的平均合同价值（ACV）已连续三年实现增长。他认为，快速行动的团队能够持续通过AI产品创造新价值，从而抵消潜在的价格下行压力。 (来源: scottastevenson)
🌟 社区
DeepDream十周年：AI艺术里程碑及其深远影响: DeepDream的创作者Alex Mordvintsev回顾了十年前这一现象级AI艺术工具的诞生。Runway的联合创始人Cristóbal Valenzuela也分享了DeepDream如何激励他投身AI艺术领域，并最终共同创立Runway。DeepDream的出现标志着AI在艺术创作领域潜力的早期展现，对后续的生成艺术和AI内容创作工具发展产生了深远影响。 (来源: c_valenzuelab)
AI是否需要技术联合创始人引热议: 社交媒体上出现关于“早期VC建议创业者不再需要技术联合创始人，只需产品经理和AI即可构建产品”的讨论。此观点引发广泛争议，Danielle Fong等人对此表示不以为然，暗示AI目前尚不能完全替代技术创始人的核心作用和深度技术理解。 (来源: jonst0kes)
AI幻觉问题探讨：技术成因与应对策略: 社区热议AI语言模型（如ChatGPT, Claude等）产生“幻觉”（自信地生成虚假或捏造信息）的问题。讨论点包括幻觉的技术根源（如注意力机制缺陷、训练数据噪声、模型缺乏真实世界锚定等）、RAG或微调能否根除、用户应如何审慎对待LLM输出，以及开发者如何在创造力与事实准确性间取得平衡。有观点认为所有LLM输出都应被视为潜在幻觉，需用户自行验证。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
Stack Overflow流量下滑，或受AI编程助手冲击: 有用户观察到Stack Overflow网站流量呈现下降趋势，并推测这可能与ChatGPT等AI编程助手的兴起有关。开发者越来越多地直接向AI提问以获取代码片段和解决方案，减少了对传统问答社区的依赖。评论中，用户普遍认为AI助手在回答直接性、避免社区负面情绪方面更具优势，但也担忧AI过度依赖现有数据可能导致未来训练数据枯竭。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
LLM工程课程导师分享学习心得与资源: LLM工程课程的导师Ed Donner分享了其课程的教学理念和资源，强调通过实践（DOING）学习的重要性。他鼓励学生积极动手操作代码，并提供了PC、Mac、Linux的设置指南以及Google Colab的Notebook链接，方便学生在不同环境下学习和实验。课程内容涵盖Ollama、HuggingFace、API使用等，并提供了使用本地模型替代付费API的方案。 (来源: ed-donner)
用户体验分享：使用Claude提升思维与沟通能力: 一位Claude Pro用户分享了与AI交互如何帮助其改进思考方式和沟通技巧的经历。通过与Claude的互动，用户学会在解决问题时更好地“提示”自己，识别核心问题，并在与同事沟通时更注重清晰表达和换位思考，从而认识到AI辅助工具在提升个人认知与表达能力方面的积极作用。 (来源: Reddit r/ClaudeAI)
“判别器-生成器差距”或为AI科学创新的核心理念: Jason Wei提出，“判别器-生成器差距”（Discriminator-generator gap）可能是AI在科学创新中最重要的思想。当拥有足够的计算能力、巧妙的搜索策略和明确的衡量标准时，任何可被测量的东西都能被AI优化。这一理念强调了通过生成器提出方案、判别器评估优劣的迭代过程来驱动创新，尤其适用于可快速验证、有持续奖励且可规模化的环境。 (来源: _jasonwei, dotey)
AI时代产品经理的转型与挑战: 社交媒体上讨论AI对产品经理岗位的影响。观点认为，未来18个月产品经理行业将面临转变，不理解用户需求的PM可能被淘汰。AI工具（如AI Agents）能在短时间内将想法落地为产品，但真正的难点在于找到用户的核心痛点并提供精准解决方案。这个岗位最终比拼的是对用户问题和解决方案的匹配与理解能力，而非仅仅制作文档和原型。 (来源: dotey)
AI安全悖论：超级智能或更有利于防御方: Richard Socher提出“AI安全悖论”：在合理的假设下，超级智能的出现实际上可能更有利于生物或网络战中的防御方。随着智能边际成本的降低，可以通过红队演练发现更多攻击向量，并对系统进行加固或免疫，直至覆盖所有相关攻击路径。理论上，当防御成本趋近于零时，系统可以被完全免疫。这一观点挑战了传统认为AI发展会加剧攻防不对称性的看法。 (来源: RichardSocher)
AI Agent应用标准之争：CONTRIBUTING.md或为更佳实践: 针对目前出现9种AI Agent规则竞争标准的现象，有开发者提出，不如直接使用项目中的CONTRIBUTING.md文件来规范AI Agent的行为。该文件通常已包含代码风格指南、相关参考和编译片段等信息，可以作为AI Agent规则的天然载体，避免重复造轮子。 (来源: JayAlammar)
💡 其他
经典教材《泛函分析》作者Peter Lax逝世，享年99岁: 数学巨匠、首位获得阿贝尔奖的应用数学家Peter Lax逝世，享年99岁。Lax教授以其编著的经典教材《泛函分析》闻名，并在偏微分方程、流体力学、数值计算等领域做出奠基性贡献，如Lax等价定理、Lax-Friedrichs/Lax-Wendroff方法等。他也是最早将计算机技术应用于数学分析的先驱之一，其工作深刻影响了科学研究和工程实践。 (来源: WeChat)
AI求职：AI智能体使用OpenAI Operator一键申请千份工作引热议: 一则视频展示了AI智能体利用OpenAI的Operator工具，实现了一键向1000个职位投递申请。这一现象引发了关于AI在求职招聘领域应用的讨论，包括AI筛选简历、安排面试、甚至进行初步面试等可能性，以及这种自动化对求职者和招聘方带来的影响。 (来源: Reddit r/ChatGPT)
MIT撤回一篇AI相关经济学论文，疑为AI代写且数据存疑: MIT经济学系撤回了一篇由博士生撰写的题为《人工智能、科学发现与产品创新》的论文，原因是校方对论文数据的可靠性缺乏信心。社区猜测该论文可能大部分由AI完成，引发了关于AI在学术研究中应用的伦理和质量控制的讨论。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)