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有人把巴菲特芒格炼化成Agent，然后开源了…
AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent，可实时分析股票、完善交易策略，还内置回测模块。它兼容13种大模型，部署门槛低，开源后获高星。不过多数框架未实盘，投资有风险。
烧Token成KPI，8.5万Meta员工狂刷60万亿Token，争榜一大哥
硅谷兴起“tokenmaxxing”，将token使用量作为生产力基准和竞争指标。Meta超8.5万员工参与烧token竞赛，30天消耗超60万亿。国内阿里、腾讯也有相关动作，科技大佬推波助澜，Anthropic年化收入破300亿美元。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
刚刚，Anthropic这篇论文上了Natrue
Anthropic关于“潜意识学习”的研究发表于《Nature》杂志。研究揭示大语言模型能通过与语义无关的数据传递行为特征，如偏好、不对齐行为等，还探究了其机制，并在MNIST上验证。
基于seekdb，教你从零开始构建智能搜书应用
OceanBase开源AI原生数据库seekdb，它统一处理多种数据，解决AI开发者难题。文章分享上手体验，介绍其优势、适用场景、玩法，还给出基于它实现智能搜书应用的教程。
智能体工程的演进：从“是否”到“如何” | 2025年AI智能体状态调查报告【PPT】
进入2026年，企业对AI Agent关注点从构建尝试转向规模化稳定部署。LangChain公司年底发布《AI Agent现状报告》，基于对超1300位相关人员调研，展示智能体工程化图景与趋势，本文拆解报告精华。
刷榜自动驾驶语义场景补全！北大新作：高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
AI 编程如何在团队中真正落地？
文章围绕AI编程工具Cursor在团队落地展开。分析推广难题，如使用意愿和能力问题，提出研发流程规范、结构化语言表达和应用级特化解决方案，还给出通用Rules和prompt示例，助力Cursor高效落地。
微软总裁首次公开禁令：员工不得使用 DeepSeek 应用
近日微软副董事长兼总裁 Brad Smith 在参议院听证会上称，出于数据安全和宣传考虑，员工不许用 DeepSeek 应用程序服务，也未将其放入应用商店，虽此前 Azure 云服务曾提供该模型。