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提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
AI 创业者的反思：那些被忽略的「快」与「长」
周喆吾分享在 3D AR 社交平台 Presence 的创业反思，强调 AI 创业中‘快’和‘长 context’的重要性，还举例说明 AI 对白领工作的影响、Workflow Capture 做法等，指出产品经理和投资人应提升对模型的认知。
刚刚，Anthropic发布Sonnet 5，性能接近Opus 4.8，但不一定更便宜
Anthropic发布Claude Sonnet 5，称其为最具Agent属性的Sonnet模型。它在推理等方面性能提升，接近Opus 4.8且价格低。安全评估有改善，但网络安全逊于Opus 4.8。已正式可用，有优惠首发价。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
加速突围！9款信号链芯片背后的“芯”趋势
在高端ADC/DAC领域曾被国际巨头长期垄断。2025年‘芯师爷 - 硬核芯年度评选活动’展示多款信号链芯片。国产芯片发展有高端突破、汽车电子爆发、全产业链延伸三条路径，但也面临参数提升、高端场景拓展及海外竞争挑战。
10行代码，AIME24/25提高15%！揭秘大模型强化学习熵机制
来自多机构的研究者揭示大模型强化学习中熵变化机制。发现策略熵在训练中急剧下降致性能停滞，提出 Clip - Cov 与 KL - Cov 两种正则化技术调控高协方差标记，遏制熵塌缩，在部分数据集上性能提升显著。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
Meta“Token榜”逼疯打工人，一夜烧掉公司几万刀！AI时代Token焦虑越来越离谱
据报道，Meta 公司内网出现 AI token 消费排行榜，追踪超 8.5 万员工 token 使用情况，过去 30 天消耗超 60 万亿 token。这反映“Token 最大化”文化，引发 token 消耗是否等同于生产力的争议。当前 Agent 系统高 token 消耗是补偿机制，应提升使用效率。
画数独、烧蜡烛都不翻车了？浙大&阿里让AI先三思再下笔｜ACL 2026
当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。