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AI 味的原因找到了，都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI，好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ，DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源，还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
AI智能体正从辅助向自主决策进化，但企业因缺乏评估规范，面临选型、验收、优化难题。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，公开征集起草单位和个人。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度：生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点，但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度，剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南，针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格，还给出特定场景指导及迁移考虑，助你发挥Claude 4.x实力。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token，竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注，但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题，消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关，其目标函数存在长度和难度偏置，长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
Karpathy：LLM渴望的不是生存，而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅，动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择，而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等，两者在多层面有差异，LLM受商业进化影响大。