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为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
2K+ star！这款分分钟搭建 AI 知识库的项目，真的绝了！
GitHub上爆火的开源项目PandaWiki，两周揽2K star，是AI大模型驱动的知识库搭建系统。它将AI能力深度融入全流程，有强大富文本编辑等特色，还能灵活部署，适合中小团队和个人开发者。
Sam Altman最新采访：我们即将破解超级智能，但社会可能依然糟糕，人形机器人是终极梦想
Sam Altman在访谈中分享对未来5到10年AI见解，涉及AI发现新科学、人形机器人、超级智能悖论等，还谈到OpenAI蓝图、能源供应及行业竞争，爆料扎克伯格天价挖人。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
AI编程到底有没有护城河？RL+Agent重塑代码世界！
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家，分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题，介绍AI编程体验进化要素，还聊了cursor 1.0更新，最后指出AI编程工具发展趋势。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
聊聊如何缓解越来越严重的AI焦虑。
作者自述作为AI自媒体博主，因追前沿、与人攀比陷入焦虑。后从粉丝留言中醒悟，明白焦虑源于不认可自身平凡。他分享缓解焦虑方法，建议明确自身定位，与他人合作，以好奇心态学AI。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。
两周 3 万行代码！我们的 7 个 AI “粪堆求生” 最佳编程实践
作者分享开发 AutoDev Workbench 时用 AI 辅助编程的 7 个实践，包括用 DeepResearch 脑暴需求、多工具构建 UI 原型等，还指出要提升 AI 交互效率和代码质量，形成成熟开发方法论。
再见Bug！谷歌超级编码智能体Jules上线，免费使用直连GitHub
谷歌推出编程智能体Jules，进入全球测试阶段，有Google账户的开发者可免费试用每日5次。它基于Gemini 2.5 Pro模型，能写代码、修Bug等，还可连GitHub简化流程，预计今年晚些时候推更多功能和企业版。