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LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
GPT-5.6紧急叫停！OpenAI最强模型被迫「一客一审」
因网络安全考量，OpenAI最强模型GPT-5.6被紧急叫停，进入「逐个审批」时代，先有限预览，客户访问权限逐一审批。开发者已发现其相关代码，它在前端UI设计等方面实力大涨，但发布开关被拿走。六月三大旗舰模型集体卡壳。
名师一定出高徒？清华团队最新揭秘：别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中，On-Policy Distillation（OPD）成明星技术，业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现，换更强Teacher，Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件，深挖对齐机制，还给出拯救失败蒸馏的方法。
GPT之父：只用上世纪数据训AI，它居然也会写Python？！
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型，其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型，发现核心能力差距不大，且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
终于在国产AI上看到了Opus的影子｜GLM-5深度实测
作者起初怀疑GLM - 5称对标Claude Opus 4.6、定位“系统架构师”的说法，但实测后改观。通过宝可梦策略助手、降噪网站沉浸式交互、求职招聘双边匹配三个测试，展现其系统规划、执行、纠错等能力，像真正架构师。
“Skill 不就是长一点的提示词吗？”
文章回应了对'skill是长提示词'的质疑，指出差异在于提示词配套的是ChatBot还是Agent。ChatBot只能对话，Agent能调用工具干活。Skill可渐进加载，具可复用、组合、迭代等优势，是提示词工程化封装。
聊天框之外，AI 交互正在被哪些「新界面」重写？
近期，「理想的 AI 交互形态」引发热议。目前流行的聊天对话框式 AI 交互有局限，一些产品开始在特定场景引入不同交互设计。文章还分析了多数 AI 产品界面停留在聊天框的原因及业界探索新交互机会的情况。
诺奖、金牌与SOTA：谷歌2025八大领域核心突破年终回顾
2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点，谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破，如Gemini 3系列、Ironwood芯片等，还在各领域有诸多应用与探索。