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分享10本我觉得AI时代应该必读的好书。
作者推荐10本非AI直接相关但对理解和学习AI有用的书，如《失控》助理解AI本质，《人有人的用处》探讨人机关系，《系统之美》揭示AI使用代价等，这些书构成AI时代底层方法论。
分享一个谷歌和百度都优化得不错的网站
一个域名注册于2008年的网站，2020年5月才真正启动，却在谷歌和百度的优化上做得风生水起。它的流量主要来自搜索引擎，谷歌收录484万条，百度收录193万条。这个网站通过子域名提升权重，并巧妙地使用分类而非重复关键词来优化内容，使其在搜索结果中排名靠前。
OpenAI 硬件负责人的闭门分享：硬件的「终点」依旧是智能手机
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 认为真正的限制是整个系统，继续依赖 NVIDIA 硬件路径，无法把模型推到下一个量级，因此 OpenAI 要重新拿回 AI 运行的底层控制权。他指出手机不是为 agent 设计的，未来是云边结合，现有手机系统难满足 AI 时代需求。
刚刚，Anthropic分享了他们在AI Agents评估的最佳实践
Anthropic发布blog《揭秘AI Agents评估》，指出良好评估能助团队信心发布AI智能体，介绍评估结构、构建原因、评估方法、从零到一的路线图，还提到评估需与其他方法配合，全面了解智能体性能。
苹果分享 iOS 26 即将推出的 AI 基础模型的细节
苹果在技术报告中公布 iOS 26 新 AI 基础模型细节。该模型有 3B 参数和更大版本，前者在设备运行，后者用于私有云平台。介绍了架构、评估结果，还强调实现可信赖 AI 的方法。
刚刚，NLP先驱、斯坦福教授Manning学术休假，加盟风投公司任合伙人
NLP领域先驱、斯坦福教授克里斯托弗・曼宁从斯坦福休假，加入AIX Ventures任普通合伙人。他是将深度学习用于NLP的早期领军者，著作、课程影响大，此次转型将助力AI初创公司发展。
Karpathy最新分享！给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日，Karpathy在AI Startup School演讲，提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代，认为LLM是全新操作系统，还指出其特长与局限，点明AI时代两大机遇：部分自主应用和构建Agent友好工具。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
企业AI智能体大排雷：138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
IJCAI 2026每篇投稿收100美元，学术圈却评价颇高
当下AI学术会议投稿评审体系受大模型冲击，投稿和低质量评审激增。IJCAI 2026将采取新投稿模式，每篇投稿收100美元，主论文豁免，费用支持审稿人，学者对此多持积极态度。