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黄仁勋：每天都在用AI，提示工程可以提高认知水平
黄仁勋在CNN访谈称每天用AI，认为提示工程是高级认知技能，AI会重塑工作非消灭岗位，还提及中国市场重要性，宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro，不过其他专家看法不一。
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
成立仅6个月的AI公司，卖了8000万美元
著名SaaS平台Wix以8000万美元收购AI开发平台Base44。Base44核心产品是AI编程平台，能依自然语言提示生成全栈应用程序。收购后，Wix业务版图拓展，向对话式AI平台转型。
Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
WSJ：中国AI公司用“飞行硬盘箱”规避美国芯片封锁
美国限制向中国出售先进AI芯片，中国公司想出新招，工程师带硬盘到海外数据中心训练AI，再将结果带回。企业还通过多种方式绕开封锁，同时东南亚数据中心崛起，中东也成新热点。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘：最佳实践、关键技术，Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验，介绍 Vibe Coding 实践，分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP，对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品，还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
吴恩达评Agent现状：MCP尚处“蛮荒”，单Agent跑通已是“奇迹”，A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话，评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’，单Agent跑通不易，A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等，给出创业建议。
大厂程序员：AI正在将我们变成高速流水线工人，受不了了
亚马逊鼓励程序员用AI，结果成变相强迫，人员减半、项目提前，程序员只能让AI写代码，但AI编程正确率低，让工作更繁杂，职业晋升也成问题。亚马逊官方称AI能提效，双方看法不一。
故事式
作者李继刚在好友丁锐启发下尝试「故事式」Prompt，即塑造含「欲望」与「阻力」的动力场让模型生成回复，还给出如「字典疯子」「探索者」等多个故事式Prompt示例供读者体验。