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基于聊天的 AI 编程高效实践
本文探讨 Agent 对软件开发和开发者工作流的影响，以 GitHub Copilot“Agent 模式”构建维基搜索应用为例，对比不同 LLM 模型性能，指出要发挥 Agent 效能，可采用人机协作流程，经验是掌控其成果的关键。
ChatGPT「学习模式」火爆上线，一大波教育AI连夜被端！24小时导师免费用
OpenAI为ChatGPT上线苏格拉底「学习模式」，针对大学生，以交互式提示、分步解答等功能引导学习，可应对复杂学科难题。一经推出便受网友热捧，有人预言将端掉一波教育类AI。
干翻全场！OpenAI深夜发布通用Agent。
OpenAI 发布 ChatGPT Agent，将 Operator 和 Deep Research 能力融合，能在虚拟电脑完成复杂任务。它功能强大亮点多，但也存在价格昂贵、安全隐患等问题，或压缩创业公司空间。
谷歌T5Gemma重燃架构之战！「套壳」反杀Gemma本尊，9B推理快得离谱
2023年以来大模型战场由decoder - only架构主导，Google双线出击。T5Gemma重燃encoder - decoder架构战火，性能提升显著；MedGemma坚守decoder - only路线，强攻医疗多模态，击穿闭源壁垒，打响开源反击战。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
评论送书 | 我用扣子（Coze），五分钟搭建出一个客服自动应答智能体
文章以设计‘产品功能咨询智能体’为例，介绍用扣子平台搭建客服自动应答智能体的全过程，包括创建项目、工作流、搭建流程框架及试运行优化，还推荐了相关书籍。
1.9K Star！给 DeepSeek Harness 装上侧边工作台，文件、终端、Git、浏览器、插件一屏搞定！
DeepSeek Harness 是 AI Agent 运行框架，自由度高但默认 Web UI 操作不便。社区插件 DSH - better - sidebar 迅速出圈，装了侧边工作台，整合多样工具，更新勤，适合折腾 DSH 的人。