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Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
对谈openai首席产品，AI时代的产品思路。
知名播客主理人Lenny对OpenAI CPO Kevin Weil进行访谈，分享了OpenAI内部的产品哲学，包括Model Maximalism、Iterative Deployment、Evals等方法论，还谈及AI技术演进、未来机遇等思考，鼓励培养核心能力应对AI变革。
RSI拿下C位：240页2026年度AI技术报告
本文解读第九版244页的《2026年度State of AI Report》，核心指出RSI（递归自我改进）已成AI研发核心趋势，涵盖AI研发竞争、产业、安全、前沿预测等多方面重磅内容。
Redis之父质疑Jev狂热！绝大多数开发者其实不需要它
本文报道Redis之父Salvatore Sanfilippo公开质疑AI新模型Jev的过度炒作，梳理了Jev的产品定位与能力边界，整理社区多方观点，探讨开发者是否真的需要Jev。
深度解读：关于 Jev 的几大疑问
本文针对全网爆火的AI模型Jev，梳理业界不同观点，解读其技术路线、核心特性、能力边界与适用场景，解答大众对Jev的核心疑问，客观分析其真实价值。
菲尔兹奖得主：AI现在主要靠「抬杠」突破重大数学猜想
1998年菲尔兹奖得主Gowers发现，最近AI在数学界的轰动突破，如雅可比猜想、Erdős单位距离猜想等，多靠“找反例”实现。他指出AI热衷此，因知道得多且试得起，但目前缺“嗅觉”。
Mastra 还是 LangGraph.js？选型先看三条断层线
2026 年上半年，TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同，但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。
AI科研全周期拆解：从选题到宣发，哪里能放手，哪里得盯着
Awesome AI Auto-Research Team 综述梳理 AI 科研全周期能力与局限，按四阶段八环节拆解，介绍五种方法范式，指出各阶段应用情况、瓶颈及规律，强调人本治理的 AI 辅助科研才是可信路径。
Claude Code 项目初始化模板：黑客松冠军团队的生产级配置
claude-init 是 Claude Code 项目初始化模板，集成黑客松冠军团队生产级配置。有三层文档架构、9 个专用子智能体、10 条快捷指令、8 条强制规则及智能上下文管理，助开发者高效配置使用。
AI的尽头是神学：60岁硅谷前高管神父重写Claude灵魂，拒五角大楼军用
2026年，AI巨头Anthropic向宗教低头，邀神父Brendan McGuire和梵蒂冈主教帮Claude重塑“灵魂”。Anthropic拒绝五角大楼将Claude用于军事，还起诉特朗普政府，坚守伦理底线。