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AI 的终极护城河不是模型
硅谷风投投资人Jaya Gupta指出，当AI领域趋同，产品易被复制时，公司组织形态才是难以复制的护城河。如OpenAI、Palantir围绕新型工作创造新型机构，吸引特定人才。公司应匹配叙事与组织形态，选人要注重结构认可。
陪5岁小朋友玩到黔驴技穷，我用一张照片给他做了个汪汪队手办。
作者陪5岁小朋友玩时，用一张照片结合Hi3D网页和3D打印技术做汪汪队手办。介绍了3D建模、格式选择、代加工等全流程，还分享了成本控制和上色等经验。
Life of a Token：像调试代码一样看懂大模型如何生成 Token
文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel，追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例，详细讲解其管线各阶段，如 Tokenization、Embedding 等，还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
DeepSeek 推出快速模式和专家模式
DeepSeek web 端灰度测试快速模式和专家模式，快速模式用于日常会话，专家模式适合复杂任务，但不支持文件上传，上下文仅 128k。目前两模式能力与 v3.2 没差别，或为 v4 做准备。
企业AI智能体大排雷：138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
给 OpenClaw 接上钉钉之后，我的龙虾终于把生产力拉满了
作者在深圳做OpenClaw线下Workshop时，发现国内用户用Telegram与它对话不便。后找到接入钉钉的解决方案，介绍了接入原因、配置教程，还分享用其监控AI热点和做竞品分析的使用体验。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。