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关于中美 AI 竞争的差距，我可能真的说错了
作者因读者反馈，意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国，但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知，且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
基于seekdb，教你从零开始构建智能搜书应用
OceanBase开源AI原生数据库seekdb，它统一处理多种数据，解决AI开发者难题。文章分享上手体验，介绍其优势、适用场景、玩法，还给出基于它实现智能搜书应用的教程。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。
机器人终于能用明白洗碗机了｜UC伯克利新研究
UC Berkeley团队发表研究论文，通过‘模块化教学+智能选动作’方案破解人形机器人全身协同难题。该方案结合星动纪元STAR1硬件优势，经实验验证效果远超传统方案，为机器人产业化带来落地价值。
视觉模型既懂语义，又能还原细节，南洋理工&商汤提出棱镜假说
南洋理工与商汤团队提出 Prism Hypothesis（棱镜假说）与 Unified Autoencoding（UAE）。论文指出视觉基础模型中语义理解和像素保真很难兼得，用频率谱统一视角解决冲突，UAE 实验效果良好。
20万人抢的全球大模型第一股，我中签了
智谱在港交所上市成全球大模型第一股，作者申购中签。智谱专注AI Coding，迭代快，GLM - 4.7成绩亮眼，商业化数据佳，还有诸多有意思细节，虽行业竞争大，但它表现不错。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
关于Claude Skills，我给你写了份82页的白皮书
作者关注Claude Skills功能已久，使用后感受是它让Claude学会按需加载。还解析了Skills、MCP、Sub - agents区别，指出有人认为Skills比MCP更重要，最后介绍82页白皮书内容及获取方式。
IC测试座与HBM：AI 时代幕后英雄
在AI技术飞速发展的当下，高性能计算芯片是关键，HBM作为AI芯片重要组成，其测试技术愈发重要。文章介绍了IC测试座与HBM在AI芯片中的应用、发展趋势，还提及HBM测试挑战及相关技术设备等内容。