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大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
Meta&CMU：Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute，是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家，自带“急救包”。经实验验证其高效，也指出了待研究的方向。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
在 BetterYeah，我看到了一种新的企业生产力范式
2025 WAIC聚焦Agent，C端个人Agent产品热闹，企业级市场落地难。BetterYeah AI获阿里云亿级融资，其解决企业难题，构建“数字同事”，即将发布的Nova Agent开启“AI数字团队”新范式。
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？
文章围绕生成式推荐展开，介绍其概念，探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例，分析收益与开销，指出不同团队应用情况，认为它或带来架构革新，也提醒勿盲目跟风。
把X接进Codex：AI终于有了自己的信息雷达
作者将X接入Codex，通过官方MCP直接调用X API获取数据。这让AI OS有稳定实时信号输入，成为主动工作系统。介绍接入步骤、费用及使用建议，如先跑小任务。