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智能体的致命三要素及六种安全设计模式
智能体发展带来诸多安全问题，仅靠外部防护不合理。Simon Willison总结其致命三要素，指出间接提示词注入攻击难防。Invariant Labs等提出六种安全设计模式，可综合使用，多LLM方法值得关注。
40年后，Dijkstra算法极限再被突破，清华段然团队更快最短路径算法摘STOC最佳论文
清华交叉信息研究院段然团队研究出全新算法，改进图灵奖得主等人1984年提出的算法，跳过不必要排序，专注重要点间最短距离，缩短计算时间。该研究在STOC 2025获最佳论文奖。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
硅基公司裁员二三事
作者回顾2017年入职硅基智能（当时叫南京必拓狮）的经历，讲述公司转型AI赛道的过程、产品开发情况，以及老板司马华鹏的想法和管理方式，还总结了创业应注意的教训。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
GPT-5难产，外媒爆料：性能提升不大，OpenAI高管Slack上当众破防
GPT-5 迟迟未现身，引发众多传言。外媒爆料其虽有改进，但性能飞跃不如早期 GPT 型号。OpenAI 面临技术问题、组织重组压力等，不过 GPT-5 开发仍有进展，且公司新一轮融资顺利。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
并行革命，32倍吞吐量跃升！英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术，能解决大模型处理长任务时的卡顿问题，提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
16 个月、45 万资金投入，一款 AI 社交产品的创业失败复盘
作者复盘AI社交产品“抱抱窝”创业失败经历，涉及方向选择、团队搭建、时间资金把控、团队沟通等问题，还给出经验建议，如选方向要有标准，团队开发股份占比应合理，明确时间表等。
中国大模型如何破圈？开源不能太“独角戏”，也不是“上传 GitHub 就完事儿”
InfoQ 专访 Linux 基金会 Mark Collier，他分享对 AI 时代开源看法。指出开源是协作哲学，AI 开源与传统不同，倡导开放数据，认为商业限制不利生态，还谈及 Agent 与中国大模型开源等问题。