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周末我去泡温泉按模，顺带做了黑客松评委，看到了下一个趋势
作者黄叔参加百度世界与小红书科技打造的黑客松活动，其赛道分解决实际需求和精神需求两类。10 年出生小朋友获一等奖，作品创意惊艳。活动体现开发门槛降低、开发者多样，AI 应用效果涌现。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
吴恩达来信：AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项，介绍需了解的技能，如LLM基础、用数据为模型提供依据等，并阐述各技能要点，还提及构建AI系统与传统软件的区别。
当前关于 Vibe Engineering 的所有认知都会在 1 个月内严重过时
作者分享 Vibe Engineering 实践体会，指出当前认知很快过时，因 AI 编程工具和模型进步大。还对比了 Opus 4.5、GPT - 5.2 等模型，阐述人在开发各阶段角色，介绍多 Agent 协同实践及未来软件公司组织形态变化。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
创智&交大发现AI能动性新规律, 78样本胜GPT5实现软件+科研自动化
上海创智学院和上海交大刘鹏飞老师团队发现AI能动性新规律，LIMI仅用78个样本就超越GPT - 5达14.1%，提出能动性效率原则，即AI能动性不仅源于数据丰富性，更来自战略性构建，为AI系统开发开辟新路径。
macOS Harness：AI 自己写代码，操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。
造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code
Calvin曾带队构建编程Agent Codex，如今日常用Claude Code。他和Garry Tan在播客聊了编程Agent的产品哲学差异、分发逻辑等。Claude Code拆分上下文表现出色，LLM成开发者工具推荐引擎，还探讨了构建、使用编程Agent的要点。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
把 AI Coding Agent 搬进终端：Crush 让你的命令行变成“编程搭子”
Crush是Charmbracelet出品的终端AI编程代理，可将工具、代码和工作流接到所选LLM，在终端协同工作。它有多模型、会话制等特点，适合终端重度用户等，还介绍了安装、使用及进阶玩法。