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《读佳》获知，腾讯推出面向外部行业人才的专家平台“混元智囊团”，平台Slogan为“聚智为谋，引领未来”。该平台隶属于腾讯混元旗下，通过连接各领域顶尖实战专家与真实AI训练问题，以高质量数据集生产、专业内容编写、知识审核为核心工作，产出的专家资源与专业数据服务于混元大模型持续迭代优化。
OpenAI开招新岗位：投行专家。核心任务就是教AI做投行的活儿，并且定义什么才算“做得好”。岗位全称Subject Matter Expert, Investment Banking，投资银行领域专家，隶属Applied AI团队，坐标旧金山。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
近年来，Mixture-of-Experts（MoE）已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer，MoE 通过稀疏激活机制，在每个 token 上只调用少量专家，从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而，一个长期存在的问题是：专家越多，并不意味着专家真的学得越 “专”。
我最近实测阿里Qoder「专家团模式（Experts Mode）」后，发出了上述感慨。在「专家团模式」下，Qoder直接给我组织了一支赛博工程团队，我就负责看，专家团负责干。它帮我自动解析需求，分配任务，调配前端、后端、测试、运维等不同职责的“工程师”，驱动多个智能体同时推进任务，直接让我躺着当了回CTO。
周伯文还详细介绍了上海 AI 实验室近年来开展的前沿探索与实践，包括驱动 “通专融合” 发展的技术架构 ——“智者”SAGE（Synergistic Architecture for Generalizable Experts），其包含基础、融合与进化三个层次，并可双向循环实现全栈进化；支撑 AGI4S 探索的两大基础设施“书生”科学多模态大模型 Intern-S1、“
曾经那些将需求、设计与代码强行割裂的流水线，正在快速消融。
今天，MiniMax Agent 2.0 推出了 Desktop App，能操作本地文件、自动化网页操作。MiniMax Agent 2.0 这次更新了两个核心能力：一个是 Desktop App，一个是 Expert Agents。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE）及专家并行策略（Expert
最近，Prime Intellect正式发布了INTELLECT-3。这是一款拥有106B参数的混合专家（Mixture-of-Experts）模型，基于Prime Intellect的强化学习（RL）技术栈训练。在数学、代码、科学与推理的各类基准测试上，它达成了同规模中最强的成绩，甚至超越了不少更大的前沿模型。