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干货 | 算法岗校招经验分享+吐槽
作者分享算法岗校招经验与吐槽，涵盖个人背景、校招结果、面经。分析算法岗就业、算法与开发差异等情况，给出刷题、实习等方面建议，鼓励校招失利者别灰心。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型（LLM）微调知识与实践，包括模型结构、参数量等知识，以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程，介绍相关平台和框架，如星云、TuningFactory等。
The Batch: 898 | Copilot 用户需求随时间变化
微软研究表明，人们在深夜用手机和工作日白天用笔记本电脑时，对Copilot使用方式不同。研究分析3750万次对话，发现主题和意图因设备、时间、年份而异，AI社群或需重新考虑聊天机器人设计。
Claude Code创始人内部分享：10个实战技巧
Claude Code创始人Boris Cherny公开团队使用该AI编程工具的完整经验，涵盖并行处理、计划模式等10个实战技巧，还指出理解思想、找到适合自己的工作流程更关键。
Claude Code 开发者分享：如何管理百万上下文
Claude Code开发者Thariq分享管理百万上下文的心得。介绍了context概念、腐烂问题及压缩机制，提出完成操作后的五条岔路，还给出不同场景的决策建议，强调会话管理要平衡信息量和注意力。
今天，分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践
文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务，其持久记忆系统独特，将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面，还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。
刚刚，Anthropic分享了构建Skills的最佳实践
Anthropic获300亿美元融资，估值达3800亿美元，发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
DeepSeek 复盘：128 天后，为什么用户流量一直在下跌？
文章深入分析DeepSeek和Anthropic策略，揭示行业计算资源稀缺难题。指出AI服务定价是延迟、吞吐量、上下文窗口三个指标的权衡，DeepSeek牺牲体验换研发，Anthropic提升‘智能密度’优化资源。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。