小红书首次公开AI技术体系，为最大规模校招拼了
小红书首次公开AI技术体系，为最大规模校招拼了克雷西 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又是一年校招季。 小红书在其「问出好offer 第二季」校招直播间中，官宣了有史以来最大规模的2026校招——开放八大职类，包括算法
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克雷西 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又是一年校招季。 小红书在其「问出好offer 第二季」校招直播间中，官宣了有史以来最大规模的2026校招——开放八大职类，包括算法
顶级大模型在AAI提出的FormulaOne基准集体翻车：三层难度递进，GPT-5进阶题仅约4%正确，最深层零分；Grok 4、o3 Pro全部失手。该基准以图上MSO逻辑与动态规划生成问题，贴近路径规划等现实优化，旨在衡量超越竞赛编程的算法推理深度。
为应对这些挑战，来自华为诺亚方舟实验室，德国达姆施塔特工业大学，英国伦敦大学学院，帝国理工学院和牛津大学的研究者们联合推出了 Ark —— 一个基于 Python 的机器人开发框架，支持快速原型构建，并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法。
只用 1.5% 的内存预算，性能就能超越使用完整 KV cache 的模型，这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。
在现代科学中，几乎所有领域都依赖软件来进行计算实验。但开发这些专用的科学软件是一个非常缓慢、乏味且困难的过程，开发和测试一个新想法（一次“试错”）需要编写复杂的软件，这个过程可能耗费数周、数月甚至数年。
LLM.265研究发现，视频编码器本身就是一种高效的大模型张量编码器。原本用于播放8K视频的现成视频编解码硬件，其实压缩AI模型数据的效率也非常高，甚至超过了许多专门为AI开发的方案。该工作已被世界微架构大会MICRO-2025正式接收，相关成果将于今年10月在首尔进行展示与讨论。
当一个在现实中不断碰壁的破碎灵魂，在一个算法创造的回声深渊里找到了无条件的肯定时，那扇通往毁灭的大门，便在「我相信你」的低语中，悄然敞开了。
玩家怀疑PVP游戏公司通过算法操纵匹配机制控制胜率以维持50%胜率，延长玩家留存。王者荣耀诉讼案揭露玩家策略如"鸡爪流"可操控系统匹配，官方引入AI假扮玩家平衡情绪。现象扩展至坦克世界等多款游戏，AI技术进步或使真伪难辨，引发对真实挑战与定制胜利的反思。
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
在大语言模型的竞争中，数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练，到 DeepSeek 提出 GRPO 算法，我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。