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AI大模型浪潮下的认知重构：从一个数据老兵的转型思考
作者作为数据老兵，分享接触 ChatGPT 后的转型思考。指出 AI 使编程、数据分析师岗位巨变，填鸭式教育不再适用。强调认知结构是护城河，还探讨了 ETL、数据建模及 AI 原生产品变化。
韦东奕论文登数学顶刊，将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4
韦东奕和北大学者章志飞、邵锋合作的论文发表于数学顶刊《Forum of Mathematics, Pi》。他们将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4，成果填补空白，证明方法可推广到其他方程。
华为创造AI算力新纪录：万卡集群训练98%可用度，秒级恢复、分钟诊断
大模型落地需强大算力集群支撑，构建万卡级算力集群是顶尖挑战。华为昇腾万卡算力集群近乎‘永不罢工’，其公开技术秘密，提出‘3+3’双维度技术体系，多项指标表现优异。
刷LeetCode的时代要过去了？大厂面试正在转向
本文围绕Google软件工程师面试改革展开，多家科技大厂已调整技术面试规则，允许候选人面试使用AI，考察重点从手写算法转向代码理解、AI协作与审查能力，反映AI时代工程师工作方式变化。
AI制药越快，中国实验室越忙
本文围绕AI制药产业新变化展开分析，AI压缩分子设计周期后催生大量实体验证需求，这些需求大量流向拥有速度成本优势的中国实验机构，同时梳理了产业分工与政策不确定性。
搞来流量放哪里好？必看！
本文由十年SEO实战派白杨SEO创作，针对流量成交率低的痛点，讲解不同业务的流量承接阵地选择，分析各阵地优劣势，结合AI时代新变化给出实战建议，助力提升流量转化。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
换个地面/身体，机器人策略就失灵？让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。
Codex 负责人：「所有人都是 builder」是个很糟糕的主意
OpenAI Codex 团队负责人 Andrew Ambrosino 认为，AI 时代产品开发各环节发生变化，实现成本降低，品味变得更重要。他还谈到岗位角色融合但 PM 不会消失，以及 Codex 发布时机和工作模式等问题。
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。