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华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
GitLab 18.0 发布，引入 AI 编码助手
GitLab发布自托管DevSecOps平台18.0版本，为Premium和Ultimate档引入更多AI功能，如代码建议、智能聊天、自动代码分析等，还在性能、安全、管理等方面有改进，部分用户升级遇问题。
陶哲轩转发！DeepMind开源「AI数学证明标准习题集」
DeepMind开源形式化数学猜想库，收录经典数学猜想，还提供代码函数方便形式化表述。此库可作测试基准提升AI数学推理能力，是AI+ATP范式关键前置步骤，团队邀更多人参与丰富内容。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型（LLM）微调知识与实践，包括模型结构、参数量等知识，以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程，介绍相关平台和框架，如星云、TuningFactory等。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
Dify、n8n、Coze、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南～
文章对比了Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五个主流平台，从功能、使用体验、应用场景等方面详细分析其特点，给出选择建议，还提醒考虑预算、技术能力等要素，帮读者选合适平台。
Claude：Profile and Preference
文章借与Claude对话，探讨Profile和Preference概念，分析其区别联系，指出AI时代借助大模型理解用户的变化，还谈及数据源、实时个性化、偶然性、广告变革等问题，最后Claude为作者生成简易画像。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。
在场Vol.6 |《牛来》：粗糙什么时候能成为一种风格？
本期《在场》观察动画电影《牛来》，它因“粗糙”引热议，观众边吐槽边截图讨论其色彩与构图。文章借这一现象探讨“粗糙”与“风格”区别，还结合艺术史和AI时代分析作品完成度与风格的关系。