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最近硅谷最火的岗位，非FDE莫属。FDE全称“Forward Deployment Engineer”，可以直接翻译成“前线部署工程师”。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。
卫星和航空影像里的目标，不仅大小相差悬殊，还可能朝向任意方向：一边是细长的桥梁、船舶，一边是密集的小车和大面积运动场。PKINet-v2是一种改进的遥感目标检测模型，能同时处理复杂形状和尺度变化的问题。
Google 将开始通过其云服务提供软件公司 SandboxAQ 的专业人工智能模型，扩展企业和研究机构对旨在加速药物发现、材料科学和半导体制造技术的访问。SandboxAQ 是 Alphabet 的分拆公司，是越来越多致力于利用 AI 解决棘手研究问题的公司之一。
近日，Hermes Agent上线了MoA（Mixture of Agents）功能，支持用户自由组合多种模型作为虚拟模型使用，在Nous Research即将发布的基准测试中，这个混合模型的评分超过了Opus 4.8 和GPT-5.5。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
AI 圈最近又热了一个词：Loop Engineering。
新时代的 Physical AI 公司，不是本体公司，也不是模型公司。
长期以来，机制可解释性（mechanistic interpretability）领域有一个几乎从未被明说、却被视为理所当然的前提：模型对于同一种任务的能力或表现，背后对应着一条唯一的、或近乎唯一的内部「电路」（circuit）。该领域的研究者们之所以要做「电路发现」（circuit discovery），是为了要把这些「特定的」电路找出来。
AI圈彻底进入生死时速！OpenAI和Anthropic极限狂飙，平均51天空降一个新模型，直接把谷歌甩在了身后。
近期，DeepSeek发布DSpark让大模型推理效率再次成为行业焦点。