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吴恩达Agentic AI新课：手把手教你搭建Agent工作流，GPT-3.5反杀GPT-4就顺手的事
吴恩达新课聚焦Agentic AI，将开发沉淀为反思、工具、规划与协作四大设计模式，强调评估与误差分析能力。课程介绍拆解任务、构建工作流方法，还分享实用技巧，让AI系统持续进化。
英伟达放话：小模型才是Agent的未来！
英伟达论文指出，当前用大模型构建AI Agent是资源浪费，提出小模型才是Agentic AI未来，给出三点理由，还提供从大模型迁移到小模型的六步流程，并分析三个开源项目，呼吁行业追求效能。
从Prompt到Context：为什么Think Tool是形式化的必然？
文章从编译原理视角，为AI工程实践提供理论根基。分析了Prompt和Context Engineering的形式化程度，介绍Anthropic的Think Tool，指出其优势及对CoT的超越，还提及未来需为Agent System发展全面形式化理论。
Snowflake：企业对AI投资回报率高达41%
全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告，对9个国家超500人企业调查发现，已部署生成式AI企业平均ROI达41%，应用广泛但面临数据挑战，不同行业和区域表现有差异，多数企业计划增预算。
CNN: AI 真的会毁掉一半的办公室工作吗？是炒作还是现实
Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪称AI或在未来几年消灭一半入门级白领工作，还描绘美好却矛盾的未来。但他无研究数据支撑，说法引发质疑，其警告更像广告而非警示。
吴恩达来信：AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项，介绍需了解的技能，如LLM基础、用数据为模型提供依据等，并阐述各技能要点，还提及构建AI系统与传统软件的区别。
具身智能机器人年度总结，来自英伟达机器人主管
英伟达机器人主管Jim Fan在2025年末判断机器人领域仍处蛮荒时代。他指出该领域缺乏统一评测体系，硬件进展快但可靠性不足限制软件迭代，VLM→VLA技术范式有问题，还分享了数据、模型等方面情况。
深入解析多邻国的 FinOps 之旅：将云支出转化为工程洞察
多邻国在《每位工程师都该了解的 FinOps》中分享实践经验，将财务意识融入工程流程，用成本可视化机制让开发者了解成本影响，采用相关指标平衡创新与效率，借助工具优化成本，行业正从‘削减成本’转向‘数据驱动责任制’。
英伟达：RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。