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Raycast + MCP = AI Mac
Raycast添加AI插件可实现跨应用调度，现支持MCP。它解决了MCP用户部署、配置难的问题，提供接近自动部署的方法。还介绍了MCP在Raycast中的安装与使用，以及作者常用的支持MCP的客户端。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
大厂的AI不限量补贴终会结束！Hermes Agent作者：开源框架真正的狠招是把Claude对Anthropic的忠诚抢过来
科技创作者 Peter Yang 对话 Hermes Agent 作者之一 Karan Malhotra，探讨 Hermes Agent 与其他产品的差异、模型谄媚问题、开源意义等。Karan 指出其独特自我改进系统与专注用户需求特点，还提及让模型更贴合用户的方法。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
混元开源PhoneBuddy-4B与5篇系列论文：多项手机Agent真机评测超过GPT-5.4
腾讯混元Phone - use Agent团队发布PhoneBuddy - 4B及5篇系列论文。研究探讨如何训练真实可用的Phone - use Agent，采用Real + Mock方式，实验显示该方法提升效果显著，4B模型多项任务超GPT - 5.4。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。