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软件正在发生根本变化：Andrej Karpathy 旧金山 AI创业学院演讲万字实录
Andrej Karpathy在旧金山Y Combinator AI创业学院演讲，指出软件正进入“软件3.0”时代，大语言模型（LLM）是新型计算机，能用英语编程。他探讨了LLM特性、生态，以及如何利用其构建部分自治产品等。
GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！
GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」，其训练数据冻结在1930年，没学过编程却能写Python代码，证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。
我用给DeepSeek 加了个搜索功能
作者为弥补DeepSeek无搜索聊天记录功能的不足，用Claude Code做了个插件。介绍了使用说明，还提及各LLM模型适用场景，称DeepSeek重模型智能，少营销但用户体验有折扣。此外，作者还用AI采集资讯发群。
清华等发布UltraRAG 2.0，仅用50行代码解锁RAG高性能开发
大语言模型存在“知识截止”问题，RAG技术应运而生，成为大模型落地主流方案。但随着需求提升，其工程实现变复杂。清华等推出UltraRAG 2.0，仅50行代码实现同等功能，降低开发门槛，性能提升，还能落地多种场景。
从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用，本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略，涉及技术、应用设计、管理与治理层面，还推荐了相关作品。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致，新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
The Batch：827 | Claude 4 推动代码生成能力再升级
Anthropic 发布 Claude 4 Sonnet 和 Claude 4 Opus 模型，支持“推理模式”，能并行调用工具。还发布 Claude Code 编程智能体及 SDK。两款模型输入输出能力强，功能亮点多，性能表现佳，有多种使用渠道和定价。