7月12日·OpenAI人才流失加剧，Meta挖角核心成员

7月12日·周六  AI工具和资源推荐

OpenAI人才流失加剧，Meta挖角核心成员

OpenAI的两位核心成员Lu Liu和Allan Jabri被Meta挖走。Lu Liu是华南理工大学毕业的学霸，专业排名第一，曾在Character AI和Google DeepMind从事多模态领域研究，是GPT-4o图像生成功能的核心创始研究员之一。Allan Jabri是加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系博士，曾是Facebook人工智能研究院的研究工程师。此次挖角凸显了OpenAI内部动荡后的人才流失危机。Meta近期频繁从OpenAI等竞争对手处招揽人才，引发了行业对AI竞争格局变化的猜测。来源：微信公众号【新智元】

「药界ChatGPT」Chai-2横空出世，抗体设计成功率飙升

AI初创公司Chai Discovery宣布其分子设计模型Chai-2将抗体设计成功率从0.1%提升到16%，且实现了零样本生成。Chai-2重构了药物设计逻辑，被视为生物界的Midjourney。该模型能够根据目标靶点生成与之结合的分子，并提供3D结构。其联合创始人Josh Meier和Jack Dent认为，未来最强的抗体工程师可能是“分子提示词工程师”。Chai-2的成功率提升为AI在生物医药领域的应用带来了新的希望。来源：微信公众号【新智元】

月之暗面开源万亿模型Kimi K2，性能惊艳

月之暗面正式发布了首个万亿参数大模型Kimi K2并开源，新模型同步上线并更新了API，价格为16元人民币/百万token输出。Kimi K2在多个基准测试中表现出色，超过了DeepSeek-V3-0324、Qwen3-235B-A22B等开源模型，成为开源模型新SOTA。其引入了MuonClip优化器和大规模Agentic数据合成策略，解决了训练不稳定和数据稀缺的问题。Kimi K2的发布为大模型技术竞争带来了新的变数。来源：微信公众号【机器之心】

ICCV2025：多视图生成新范式，自回归模型MVAR

北京大学和清华大学的研究团队提出了一种自回归生成多视图图像的方法MVAR。该方法通过利用前n-1个视图的信息生成第n个视图，解决了Diffusion模型在多视图生成中的局限性。MVAR在生成图像质量和多模态条件控制上表现出色，并开源了推理代码和权重。该研究为3D内容创作提供了新的技术路径。来源：微信公众号【机器之心】

Claude团队揭秘：多智能体深度搜索系统

Claude团队分享了构建多智能体深度搜索系统的心得，采用协调器-工作器架构，主代理分解查询并协调子代理并行探索复杂查询。该系统使用多步搜索，动态查找相关信息，并通过提示工程优化代理行为。团队还介绍了灵活的评估方法，确保智能体遵循合理流程。多智能体系统显著提高了研究任务的性能，为AI在复杂任务中的应用提供了新的思路。来源：微信公众号【量子位】