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DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
仅看视频就能copy人类动作，宇树G1分分钟掌握100+，UC伯克利提出机器人训练新方式
UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统，能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作，还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略、策略迁移到实体机器人。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
The Batch: 936 ｜Claude Code 内部揭秘
广受欢迎的编码智能体Claude Code近期版本意外暴露底层代码。Anthropic称是人为失误，未泄露用户数据。工程师分析发现其架构似小型专用操作系统，还揭示了潜在功能和未来规划。
Claude Code创始人内部分享：10个实战技巧
Claude Code创始人Boris Cherny公开团队使用该AI编程工具的完整经验，涵盖并行处理、计划模式等10个实战技巧，还指出理解思想、找到适合自己的工作流程更关键。
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
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。
Anthropic 推出 MCP 隧道，供私有代理访问内部系统
Anthropic扩展Claude Managed Agents平台，推出自托管沙箱和MCP隧道功能。自托管沙箱公测，支持多服务商运行工具；MCP隧道处研究预览，可让代理连私有MCP服务器，满足企业管控需求。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，其 Java SDK 重要。文中介绍 MCP 架构、特点，分析其与原生工具调用的权衡，还通过案例展示应用，最后说明适用场景。