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从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络，从Seq2Seq到GPT模型，深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念，涵盖人工智能、机器学习等定义，还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容，最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
从Rax+DX到React，一次跨端组件重写的AI提效探索
本文基于M站首页重构项目，讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt，完成从Rax到React的组件迁移、DX到React的跨端重写，实现业务逻辑优化与工程规范落地，还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。
五源刘凯：喧嚣只是表象，AI创业才刚刚开始｜5Y View
五源合伙人刘凯在圆桌会上谈AI创业现状。他认为AI正从集中走向开放，创业者主动权增大。还提及投资AI项目的判断标准，指出ARR在C端产品失去参考价值，不同类型项目评估方式有别，且认为当下AI创业才起步。
这一夜，中国AI彻底翻身了：DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1，发现其代码生成能力超Claude 3.7，虽编程全面性有不足，但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准，部分方面略胜，有自主学习推理能力，或改变中国AI历史。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍，MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型，文档解析速度大幅提升，是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构，有两层并行设计，效果出色且兼容性好，还分享了优质训练方法和优化思路。
消费级显卡可以快速上手跑！面壁智能MiniCPM-o 4.5发技术报告
面壁智能联合多方发布MiniCPM-o 4.5技术报告。该模型是业界首个端到端全双工全模态大模型，参数约9B，依托Omni - Flow框架，多项性能对标前沿大模型，还推出多种使用方式，兼顾普通用户与开发者需求。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally：预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上，NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容，分享对未来AI的看法与见解。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。