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优步针对微服务和大规模计算工作负载完成了大规模的 Kubernetes 迁移
优步成功将计算平台从 Apache Mesos 迁至 Kubernetes，覆盖多数据中心和云环境。工程团队详述迁移挑战、方案与教训。虽遇技术、文化难题，但迁移后运营效率等提升，为大公司提供借鉴。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十二】｜位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感，引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE，还提及为让模型处理长文本，在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三！Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中，Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度（MDL）。一个76K参数、无预训练模型，在ARC - AGI - 1基准解决20%问题，获ARC Prize 2025第三名。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
“最强编码模型”上线，Claude 核心工程师独家爆料：年底可全天候工作，DeepSeek不算前沿
Anthropic 开发者大会发布 Claude 4 ，含 Opus 4 和 Sonnet 4 型号，在基准测试表现出色。核心工程师预测年底软件工程智能体能力，谈 RL 及 DeepSeek，还提到模型自我意识、推理计算瓶颈等问题。
AI为啥不懂物理世界？李飞飞、杨立昆：缺个「世界模型」，得学大脑新皮质工作
近来，杨立昆计划离开Meta创立以‘世界模型’为核心的AI公司；此前李飞飞也发文指出大语言模型弊端，强调建立‘世界模型’重要性。该模型源于对大语言模型局限的反思，能让AI理解物理世界。
微软CPO专访：Prompt是AI时代的PRD，产品经理的工作方式已经彻底变了
微软首席产品官 Aparna 认为，Prompt 正取代传统 PRD 成构建产品起点，NLX 将成新用户体验设计范式，还解释了 Agent 核心特征。她觉得 Agent 本质是工具，未来可让其承担更多任务，产品经理关键在于「好品味」和「编辑能力」。
我做了个 Claude Code 对话共享工具，可以让别人半路接手你的工作。已开源
作者开发开源工具 cc-go-on，解决 Claude Code 等工具会话难共享问题。该工具可加密导出会话，支持接力对话，有五层安全防护，适配多工具，还待完善，邀开发者贡献。