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Anthropic 自曝：内部是如何使用 AI 的
Anthropic发布报告，调查132名工程师、进行53场访谈并分析20万条Claude Code使用记录，探究AI对自身工作的改变。发现生产力提升、专业边界模糊，但也引发技能退化、同事互动减少等担忧。
OPPO AI重磅发布：深度研究智能体，离“真正好用”还有多远？我们给大模型做了一次全身体检
2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。
一句话启动AI打工人？我用Claude Skills做了个“微博热搜挖掘机”，效率炸了！
作者黄叔分享用Claude Skills做“微博热搜挖掘机”，介绍其类似给AI员工发《员工手册》，还讲了准备工作，如获取微博热搜接口，输入指令后Claude自动干活，成果可观，Claude Skills适合普通人入门。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
一次性应用出现，个人独角兽崛起：顶级布道师Jeff Barr论AI如何重塑开发者生态｜InfoQ独家采访Jeff Barr
InfoQ 独家采访亚马逊云科技核心奠基人 Jeff Barr，探讨 AI 对开发者生态的变革。他认为 AI 是能力放大器，将催生一次性应用和个人独角兽，开发者角色转变，沟通和数据更重要，还介绍了应对建议及 Kiro 挑战活动。
微软开源智能呼叫中心，完全替代人工客服
微软开源基于Azure和OpenAI GPT的智能呼叫中心解决方案，可完全替代人工客服。它功能强大，支持多语言、实时流式对话等，还能定制。文章详细介绍了部署步骤、高级用法等内容。
MCP可能并不必须！
在大家将MCP奉为Agent工具协议标准时，Mario Zechner博文提出不同观点，认为很多情况下无需MCP。作者结合自身经验认同此观点，分析了MCP现实困境，介绍简单替代方案及优势。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
从 CIPS & CLM 迈进：中国大模型的智能跃迁
中国中文信息学会2025学术年会暨第二届中国大模型大会（CIPS & CLM 2025）于10月28日在北京召开，众多专家学者参会。大会聚焦大模型多方面内容，发布“大模型基金”，举办多场报告与论坛，展现中国AI领域进展。
Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光：30万次压力测试揭示AI规范缺陷
Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法，基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景，分析12个前沿大模型回答，揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。