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灵码+Qwen3-Coder——使用Skill机制实现代码审核
本文探讨在灵码内使用Claude Skills能力，介绍其实现机制、灵码适配方案。还以代码审核场景为例，展示自定义Skill的创建方法，总结Claude Skills优势及应用场景，展望其与MCP的发展前景。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
首个大规模记忆湖发布，AI Infra跑步进入“记忆”时代
LLM是AI的“第一大脑”，记忆平台是“第二大脑”。当前AI企业应用进入生产力时代，竞争聚焦“隐性知识”记忆化。质变科技发布MemoryLake，具备多方面能力，在性能上优势显著，已服务众多用户和企业。
代码为刃 创意为甲，探索国产AI应用新路径 ——“算网杯”2025 AIGC开发者大赛圆满落幕
1月17日，“算网杯”2025 AIGC开发者大赛决赛在中国科大苏州高等研究院落幕。大赛受业界关注，吸引500余名开发者。以“探索国产AI应用新路径”为导向，成果丰富，发掘了人才与项目，为产业注入动能。
倒反天罡！Gemini Flash表现超越Pro，“帕累托前沿已经反转了”
Gemini 3 Flash在SWE - Bench Verified测试中分数超Pro，速度和性价比也更优。谷歌解释是因Flash有未用于Pro的优化技术。开发者认为应停止‘旗舰版迷信’，强化学习让小模型也能实现‘降维打击’。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
他们，诠释了 QCon 的技术厚度 | 2025 QCon 上海站优秀出品人与明星讲师揭晓
2025 QCon全球软件开发大会（上海站）圆满落幕，超1300人参与。大会聚焦可持续工程能力建设，强调‘落地实践’。收官之际揭晓优秀出品人与明星讲师，他们推动知识流动，诠释QCon技术厚度。