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英伟达推出通用深度研究系统，可接入任何LLM，支持个人定制
英伟达推出通用深度研究（UDR）系统，支持个人定制，可接入任何大语言模型。它能解决现有深度研究智能体的局限性，有诸多创新特性，但目前还在原型阶段，存在一定局限性。
秋招超强助攻：零基础1小时上手GPT微调！全流程教程免费开源
新一年秋招季，岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS，博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程，助零基础者上手，还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化：通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs，它是语言指令驱动的策略模型，能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤，实践遵循三大原则，还展示了其多方面操作能力与特点。
从OpenAI回国的90后姚班博导，打造了国内首个开源Agent训练框架：从OpenAI团队解散与重组，看智能体十年沉淀
本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究，回国后投身学术与创业，打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验，探讨创业、技术发展等问题。
科学家首次实现修正线粒体DNA突变，治愈不治之症打开新大门
荷兰科学家在《PLOS Biology》发文，称用DdCBE成功纠正线粒体DNA突变。研究在原代成人细胞中验证其能恢复线粒体功能，还探索了modRNA和LNPs递送系统，虽距临床尚有数年，但意义重大。
爆肝一周看6小时长视频，解读AI时代程序员价值几何
作者花一周看完Lex Fridman对丹麦传奇程序员DHH的6小时访谈。DHH分享编程经历，谈对流行技术看法，认为AI不能取代人类创造力，还谈及创业、开源等观点，展现深刻认知与独特态度。