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豆包输入法Mac版正式上线，所有人都该试试AI语音输入了。
豆包输入法Mac版正式上线，作者推荐大家用其语音输入与AI对话。如今语音输入法渐成熟，能提升输入速度与质量。豆包输入法免费，体验好，有流式输出、自动纠错、中英混说、轻声抗噪等功能。
Claude Code 终端工具链完全指南：7 款终端横评 + 我的最佳实践
文章对 7 款主流终端进行横评，给出 Shell 配置、终端复用器、快捷键的最佳实践，旨在让 Claude Code 体验更顺滑。介绍各终端特点、适用场景，避坑 Powerlevel10k，推荐 Starship，强调 tmux 重要性，还给出常见问题解决方案。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
卡帕西都整破防了：AI Coding没门槛，可部署环节真嗯啊的难
AI Coding界明星卡帕西公开吐槽，代码不再是AI编程瓶颈，部署才是。他以自己开发「菜单图片生成器」的经历为例，指出部署环节问题频发。他认为应让AI调用和配置，还推荐了Stripe Projects等优化产品。
现场围观腾讯广告算法大赛，我都想入职了
腾讯广告算法大赛冠军可得200万奖金，赛题是「全模态生成式推荐」，涉及多AI方法，贴近真实业务且挑战多。比赛持续四月多，氛围友好。腾讯借此揽才，也为学生提供进大厂通道。
实测Kimi全新Agent模型「OK Computer」，很OK
Kimi发布全新Agent模型「OK Computer」，依托Kimi K2，能搭网站、做PPT、处理大量数据。实测显示它在设计、生成、分析类任务表现不错，设计无需找素材，分析无需想角度，生成还能推荐风格。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
Agent搜索哪家强？人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA，用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题，含373个高质量查询，实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code
Calvin曾带队构建编程Agent Codex，如今日常用Claude Code。他和Garry Tan在播客聊了编程Agent的产品哲学差异、分发逻辑等。Claude Code拆分上下文表现出色，LLM成开发者工具推荐引擎，还探讨了构建、使用编程Agent的要点。