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北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
A16z： AI 产品的护城河在哪里？
a16z新博文结合与创始人沟通，总结AI公司突围成长关键点。指出演示易、产品难，AI初创增长快，开发成本降，速度很重要，还介绍了AI公司建立护城河的方式，认为当下是创业者好时机。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
告别 CVE？欧洲漏洞数据库 EUVD 正式上线
欧盟网络安全局推出欧洲漏洞数据库（EUVD）测试版，与CVE并行独立运作，旨在提升欧盟内部漏洞处理协调性与透明度。CVE虽为国际标准，但美国政治动向引发其稳定性担忧，EUVD可作备用且有增强功能。
AI 写代码老出错？Code Rabbit 来给 Cursor 当“纠错教练”，边写边改。
Cursor的AI Agent写代码虽强但易出错，Code Rabbit可当“纠错教练”。它本用于审查GitHub PR和commit，现推出VS Code、Cursor等插件，能分析代码改动、提建议，与Cursor配合可减少bug。
3大AI服务接连故障：换模型为什么未必能救你？
昨晚，ChatGPT、Claude、Grok 三大 AI 服务接连故障，公开信息未明确共同根因。文章指出，很多人把换模型当容灾，却未检查备用方案独立性。还介绍故障时间线、可能原因及应对措施，强调可靠性重要性。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
牛B, 我真的起飞啦，6.4k Star Bright Data CLI～～～～
约6.4k Star的Bright Data CLI想解决AI Agent访问网页难题，把网页变成易被模型读懂的材料。它将网页访问能力拆成终端可组合动作，还关注工程化细节，让Agent上网有章可循。
Vercel Zero 引发争议：AI 时代真的需要一门新语言吗？
Vercel 推出 v0 API，让开发者能以编程方式访问其 AI 应用构建智能体，支持多种请求与外部工具。它将应用构建智能体作为基础设施开放，社区关注其对全程可编程应用开发的支持潜力。
Agent 基建不是设计出来的，是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例，讲述 TiDB 作为基建服务商，满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化，以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。