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Claude Code之父最新访谈揭秘：Claude Code 迭代靠的是直觉「附个人独家使用秘笈」
Claude Code项目负责人Boris Cherny在访谈中揭秘其迭代靠‘直觉系统’，探讨智能体编程实用化、模型演进等。他还谈及软件工程师未来工作转变，给出使用Claude Code秘笈，强调基础与创造力重要性。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf！清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’，具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限，清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf，提出混合式执行模式，设计灵活可扩展，在多方面表现出色。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
刚刚，大模型装上「鹰眼」！首创高刷视频理解，谷歌Gemini 2.5完败
面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型，8B参数越级反超72B巨无霸，在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解，性能强、效率高、适合端侧部署，还实现多技术创新，是开源端侧多模态AI的革命。
AI 正当时，实践正落地：2025 AICon 深圳站圆满收官
8月22 - 23日，2025 AICon深圳站圆满落幕，超800位从业者参与。大会汇聚多企业专家，围绕多热点探讨。极客邦霍太稳指出AI从模型比拼到落地实践。多位嘉宾分享经验，如阿里云蒋林泉、快手周国睿等。还有多场硬核分享及开发者展区。
对话RoboScience邵林：VLOA大模型如何突破具身智能泛化瓶颈
本文对话RoboScience联合创始人邵林，探讨VLOA大模型突破具身智能泛化瓶颈。他介绍了模型优势、设计思路，对比VLA，还谈及范式、难点及落地场景等，强调以人中心、做有温度技术，重视模型落地。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。