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我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业，用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成，选教育领域做考研调剂志愿填报，用agent完成工作。产品销售不错，作者虽有心理波动但坚持，未来想尝试新领域。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
逆势降本：云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年，分“降本增效”三部曲：成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建，分享经验，助力同行开展相关工作。
他们还没毕业，就在用AI搭建自己的世界｜五源小酒馆Vol.30 x AI Native创造者
本期五源小酒馆邀请三位年轻AI Native创造者，分享AI学习与创造经历。他们谈及AI对生活工作的改变、关注的产品及模型，探讨资源分配、AGI突破等问题，还交流了未来能力培养和给十年后自己的话。
吴恩达最新来信：是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出，并行智能体正成为提升AI能力新方向，多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法，并行agent提升性能同时无需用户久等，且大模型token成本下降使其可行。
Manus 重新独立：这七个月一直没停下，但通用 Agent 的牌桌已经挤满了玩家
8月11日，Manus宣布将恢复独立运营，此前它被Meta收购仅七个月。过去七个月其产品更新频繁，年收入大幅增长。但通用Agent竞争激烈，OpenAI等大厂及创业公司纷纷入局，Manus需做深产品，且重新独立后面临增长考验。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人
随着大模型热潮进入深水区，企业急需业务智能体，但因缺乏可量化评估标准，AI智能体应用面临选型、验收、优化困境。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草工作，现公开征集起草单位和个人。
八年孤独，Iceberg 赢得世界
本文讲述 Iceberg 的发展历程、技术特性、用户案例及商业生态。它从解决 Hive 痛点孵化，经开发者、客户、厂商推动成开放表格式标准。其 V3 Spec 补充短板，社区开始构想 V4 。诸多科技大厂深度使用并贡献代码。