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提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
大模型系统提示词逆向（2）—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时，用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因，还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
红杉中国推出 Agent 基准测试「xbench」，双轨评估体系，关注 AI 真实场景的效用
红杉中国开放AI和Agent基准测试工具「xbench」，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集。首期发布两个核心评估集并排名，提出垂类Agent评测方法论。该工具旨在解决现有评估问题，关注AI真实场景效用。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
ChatGPT引爆教育革命，学习效果暴涨86.7%！
新智元报道，Nature子刊元分析汇总51项研究，揭示ChatGPT显著提升中小学生学业表现和高阶思维能力，不限学科和使用方式，还能减轻精神负担，但使用需家长和老师指导。
从哲库到小米，从造芯之“死”到造芯之生
文章回顾华为、小米、OPPO造芯历程，分析OPPO哲库夭折与小米重启造芯的原因。指出小米重启造芯有财务、组织架构、经验等优势，且赶上制裁“窗口期”，AI时代也需自研芯片。
干货 | 算法岗校招经验分享+吐槽
作者分享算法岗校招经验与吐槽，涵盖个人背景、校招结果、面经。分析算法岗就业、算法与开发差异等情况，给出刷题、实习等方面建议，鼓励校招失利者别灰心。