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吴恩达YC演讲：AI创业如何快人一步？
吴恩达在YC演讲为AI创业者建议，强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等，还谈及AI创业机会在应用层，给出提升创业公司速度的方法等。
博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了
近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
AI Coding 之后，如何让 Agent 进入企业研发全链路？得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法，介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索，还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题，已有阶段性成果。
给 AI 戴上六顶思考帽
作者探讨如何让 AI 长时间高质量输出，提出初版方案。后借助「六顶思考帽」思维法，用 Moxt 产品创建 6 个 AI 同事评审草稿，各帽给出反馈，AI 间通过文件协作，Moxt 有小问题但方向值得关注。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
新鲜出炉！谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。