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别听模型厂商的，Prompt 不是功能，是 bug
风险投资Conviction创始人Sarah Guo分享2025年AI创业观察，指出从用户体验看，prompt是缺陷非功能；传统低技术行业正快速拥抱AI；还分析了AI能力进展、应用案例及投资机会等。
技术狂飙下的 AI Assistant，离真正的 Jarvis 还有几层窗户纸？
随着AI技术进入新阶段，LLM面临新天花板，市场呼唤从「会聊天」迈向「能行动」的下一代AI Assistant。文章从智能规划与调用等维度分析其发展挑战，介绍不同技术路径并分析优劣势。
如何用AI Coding和Claude Code提升开发效率？看我的全流程复盘
作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding，如Prompt工程心得、划分任务边界等；后讲Claude Code使用，包括安装、指令、构建项目规则等，还提及它在多场景的应用。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（一）——ldmatrix的选择
作者作为CUTLASS CuTe初学者，记录问题分析过程。本文聚焦如何基于TiledMMA及输入矩阵在Shared Memory上的Layout选合适Copy Operation完成拷贝，结合实例讲解ldmatrix指令选择，还给出参考代码。
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
清华SageAttention3，FP4量化5倍加速！且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3，实现5倍于FlashAttention的推理加速，首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度，代码将分别于6、7月开源。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」，初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力
AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型，给出使用指南，如简单问题用4o，困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统，含保存记忆、聊天历史等，提升了用户体验。
彻底说清 Human-in-the-Loop【下】：分布式环境下的挑战与应对
本文继续探讨如何将HITL Agent扩展到分布式环境，介绍分布式环境下的挑战与应对、实现分布式的HITL Agent、实现客户端的故障恢复及服务端的故障恢复建议，还给出演示代码参考。