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Galileo 免费发布了 Mastering GenAI 系列电子书，共四本约 540 页，系统覆盖 AI Agent 设计、RAG、多智能体架构与 LLM-as-a-Judge 评估等工程实战知识，适合 AI 应用开发者入门或进阶。
MIT Technology Review Insights 与 TCS 合作发布的赞助白皮书指出，企业 AI 已经走过了“证明预测模型优于统计预测”的阶段，如今的前沿在于让智能体 AI 系统基于预测自主行动，同时始终保持与业务目标的一致性。
安全AI实验室主任Ding Zhao的初创公司Safeworld已从隐身状态中正式亮相，并获得超过1200万美元的种子轮融资。该公司致力于为GenAI驱动的机器人构建第三方安全评估体系，通过搭建包含逼真人类模型的模拟环境，在机器人部署之前针对各种边缘情况对其进行测试。
本文探讨了将大语言模型作为不完美的领域专家整合到解释性结构建模（ISM）中，以替代耗时耗力的专家共识过程；文章对比了成对比较、k--wise、行式以及全图因果发现方法，发现行式方法（SHD=160，F1=0.77）和全图方法（SHD=135，F1=0.73）表现最佳。
AI生成的视频广告支出预计2026年全球将达到91亿美元，占数字视频广告的约12%，使用AI工具可显著降低制作成本。
德勤一项针对25,000名英国员工的调查显示，英国员工每年在工作AI工具上自费近10亿英镑，且许多人在未经雇主知情的情况下使用AI。
Department of War 在 GenAI.mil 平台上发布了 ChatGPT Mil，这是 OpenAI ChatGPT 的一个安全版本，面向超过 300 万军事人员。此次部署旨在在安全环境中提高规划和行政管理等任务的效率。
这项基于设计的研究探讨了教学支架如何帮助少数民族预科生在提示工程任务中从被动消费转向与生成式AI进行批判性共创，从而提升提示自我效能感，并主动把关AI生成的内容。
介绍DocAnnot框架，该框架使用大型视觉语言模型、OCR以及一种空间感知的上下文匹配算法，自动生成用于文档关键信息提取的训练数据集，减少人工标注工作量。在CORD和SROIE基准测试中评估，取得了合理的F1分数，并实现了高效的人工验证。
一本全面指南，助你精通 Kaggle 数据科学竞赛，涵盖机器学习、生成式 AI 和大语言模型技术，新增时间序列与生成式 AI 章节。
拉胡尔（MLWhiz）撰写的综合博客系列从零开始构建对LLMs的理解，涵盖transformer、预训练和后训练五个部分。
一条Twitter推文列出了帮助开发者进入顶级AI奖学金和驻留项目的12个真实项目，每个项目都附带技术栈和成功原因，为有抱负的构建者提供可操作的指导。
Hacker News 用户分享了他们与生成式AI的“糟糕”时刻，表达了对过度夸大承诺的怀疑，并讲述了AI协助完成逆向工程合成器软件等复杂任务的个人经历。
GitHub 上汇总了 130 多家大厂、超过 500 个真实 GenAI 落地案例的仓库，拆解顶级团队在生产环境中的技术决策，例如 Uber 的多模型供应商实时流量调度。
OpenTelemetry 已从 CNCF 毕业，其用于追踪 LLM 调用的 GenAI 语义约定是目前最活跃的子规范，在 v1.37 到 v1.41 的多个版本中持续演进。
一个精心策划的 GitHub 合集，包含来自 130 多家公司的 500 多个真实的 GenAI、LLM 和 ML 系统设计案例研究，按行业、用例、公司和架构模式组织。基于 MIT 许可证开源。
OmniParse是一个本地平台，能够接收和解析非结构化数据（文档、图像、视频、音频、Web），并将其转换为针对LLM应用（如RAG和微调）优化的结构化JSON。