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GitHub 如何用 AI 重构反馈处理机制
GitHub 引入由 AI 驱动的工作流，将无障碍反馈转化为工程工作。系统基于 GitHub Actions、Copilot 和 Models APIs 构建，集中管理报告、分析合规性、协调问题解决。采用后问题解决比例提升，时间下降。
苹果应用商店App Store推荐和惩罚机制
App 若想成功出现在Store中，开发者还需要经过上传操作和苹果公司严格的审核。同时，App当上架至App
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
图解GPT-OSS：架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作，了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性，执行任务时多有安全检查，虽增加成本延迟，但更可靠，且在命令行工具中用户体验出色。
苹果ASM投放的两种方式，竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者，操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队，提供更精准的用户定位和详尽的数据报告，以便随时调整广告策略。
记录下SGLang 开发，编译和Profile的几个小技巧
作者记录在SGLang开源一年学到的开发和Profile技巧。包括解决perfetto可视化PyTorch Profiler结果时kernel丢失问题、PR切换分支方法，还介绍让SGLang无视版本运行以定位bug的方法。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
给大模型装上「思维分段引擎」：浙大InftyThink解锁无限深度推理
如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式，将传统推理拆成短片段并总结，突破推理长度限制，在多基座模型实验中表现优异。
大模型推理加速全链路：内存管理、编译优化、量化与并行策略
本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战，如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法，还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。