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我如何用 Codex 在 5 天内"找回"丢失的源代码
作者早年写的 Electron 画图程序源码丢失，只剩编译版本。受 OpenAI 博客启发，用 Codex 逆向还原，5 天得到能运行的 TypeScript 代码。过程中解决了 Codex 删减内容、上下文有限等问题，还分享了经验。
Kimi新出的Agent集群，到底有多恐怖？
Kimi发布K2.5模型及Agent集群功能，将国产AI推向“组织智能”新高度。K2.5全能且开源，多项评测优于GPT - 5.2 - xhigh且成本低。Agent集群可按需协调子Agent，实现“角色涌现”与“3D编排”。
用2D先验自动生成3D标注，自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注，降低训练成本，有望让3D实例分割商业落地，可用于自动驾驶、智能家居等领域。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
发生在CES的六场对话：来自深圳的 AI 硬件“外卷”
2026年CES上，中国硬件力量涌向全球。虽有地缘政治摩擦、签证障碍，但全球市场仍看好中国AI硬件。大厂将边缘硬件定义为AI生态入口，初创公司从数据、场景、交互寻生存之道，机器人应用场景也更明确。
DeepSeek V4即将发布？先读懂梁文峰这份86页的技术底牌
据报道，DeepSeek计划2月中旬发布V4，此前将R1论文从22页扩充到86页。新增内容涵盖训练细节、成本、数据配方等，还公开失败案例、基础设施和安全报告，或为V4铺路并回应质疑。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
Gemini 首次反超 ChatGPT，谷歌CEO劈柴哥复盘：不止是十年算力与全栈豪赌，更是找回了“老谷歌”那个味儿
截至2025年底，Gemini在桌面和移动端单次使用平均停留时长首超ChatGPT，下载量也快速追赶。谷歌将其嵌入自家生态策略见效，这与Gemini 3推出有关，还体现了全栈能力与早期谷歌文化回流。