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别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
Qwen 团队动荡：三个核心成员同时离职
2026年3月3日半夜，通义千问（Qwen）团队核心技术负责人林俊旸公开告别，至少两位核心贡献者也相继离场。猜测离职或因阿里云架构调整、DAU考核压力。此变动对开源生态中期影响大。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
下一代核心商业媒体，应该是视频播客
视频网站“降本增效”或靠视频播客，它性价比高，能让嘉宾持续输出。下一代核心商业媒体可能是头部视频播客，还分析了播客应是视觉系产品，中国播客发展路径或因环境改变。
Astra 的 Computer Use 能力是如何实现的？
本文编译自Browserbase增长工程师Kyle Jeong的个人博客，对比了纯视觉路线Computer Use模型的缺陷，详细拆解Astra模型利用无障碍树结合Codex Harness实现能力的架构、训练方法，分析其优劣与行业价值。
Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」，初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力
AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型，给出使用指南，如简单问题用4o，困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统，含保存记忆、聊天历史等，提升了用户体验。
YC总结的vibecoding核心指南「如何充分利用Vibecoding 」
顶尖孵化器 Y Combinator 总结了 vibecoding 核心指南，涵盖规划流程、版本控制、测试框架等多方面内容，为开发者提供了利用 AI 进行开发的实用策略和方法。
多模态Deep Research，终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench，将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务，覆盖 19 领域，把评估拆成 3 段管线、12 指标，强调过程证据链。
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。