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程序员每十年就“要被取代”一次：这件事从 1969 年开始
文章回顾软件开发史，从 COBOL 到如今的 AI 编程工具，每次新技术都承诺让编程变简单，但始终无法绕开复杂性。指出软件开发瓶颈在处理复杂性的思考能力，提醒用新工具时保持清醒。
Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事
本文讲述 Google 在 AI 竞赛中从落后到反超的历程。曾因傲慢错过先机，ChatGPT 问世后 Google 陷入恐慌，后通过创始人回归、团队合并、召回人才等举措，让 Gemini 模型多项指标超越 ChatGPT，实现逆袭。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
Notion 3.0 ｜AI转型最成功的互联网产品是怎么做的？
Notion更新3.0，可视为有所有上下文的通用Agent产品，能调用顶尖模型。它有基础AI能力，如选模型、加上下文等，还升级了Agent创建、MCP等功能，依托生态让提示词可变现。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
98%财务顾问依赖AI，揭秘7家先锋企业如何解锁商业新格局
OpenAI报告剖析7家前沿公司应用AI经验。如摩根士丹利评估后让98%财务顾问用OpenAI；Indeed用GPT - 4o mini优化职位匹配；Klarna用AI客服助手提升效益等，展示AI重塑企业运营的潜力。
全球首个龙虾模型 GLM-5-Turbo 发布：已经在用它帮我省几千块钱了
作者作为公众号编辑，排版耗时久费钱。他测试多款模型驱动龙虾排版均失败，换上智谱 GLM - 5 - Turbo 后成功，还能让其操作飞书润稿。该模型工具调用稳定，虽 API 涨价但性价比高，未来潜力大。
Kimi K2：唯一能稳定准确生成时钟的AI模型
AI World Clocks项目让9个大模型按提示词生成每分钟更新的时钟，以观察稳定性。国产Kimi K2是唯一能稳定保持表盘与指针正确平滑转动的模型，测试显示了模型在时空概念上的能力差异。