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AI 时代最大的“幻觉”：我们有了最强工具，却正在失去定义真问题的能力
BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出，AI时代人们易迷失在‘可能性’中，失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例，从多方面分享增长方法论，强调用户需求洞察的重要性。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿大学研究人员微调大语言模型实现自动识别，分析圣克拉拉县契约，发现诸多受影响土地，且揭示少数开发者推动住房隔离，模型已开源。
进攻是最好的防守：超级平台为何「不得不」对AI智能体出手？
上海交通大学团队提出，超级平台“必须”攻击AI智能体，以守住其作为数字流量守门人的地位。研究从守门人理论分析反击原因，还阐述平台应对策略、攻击策略特点约束，最后强调要推动建设性技术治理生态。
【博客转载】Row-Major VS Column-Major
文章探讨行主序和列主序存储多维数组的差异，以及对矩阵乘法性能的影响。指出不同存储顺序组合下矩阵乘法的偏好，还通过C++单线程实现和cuBLAS库验证分析，表明优化可减少性能差距。
“AGI 五年内或将实现”：AI 教父 Bengio 呼吁中美达成共识，警惕 AI 沦为人类武器
AI 教父 Yoshua Bengio 在 2025 北京智源大会表示，AI 完成任务时长每七个月减半，约五年后或达人类水平，AGI 或将到来。他呼吁中美达成共识，警惕 AI 沦为武器，还提出构建“Scientist AI”等观点。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
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。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。