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一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
分享2个模型省钱大法
文章分享两个大模型API省钱技巧。一是文本转截图，适用于输入长输出短、费用花在输入token的任务；二是音频加速识别，OpenAI语音识别模型Whisper按音频时长收费，加速音频可省钱，还可包装成API服务盈利。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
中国模型打服硅谷：Airbnb联创CEO感叹又快又好又便宜！把ChatGPT合作都拒了
当OpenAI为ChatGPT造势时，中国模型凭实力圈粉老外。爱彼迎CEO称依赖阿里Qwen，因其又好又快又便宜；Kimi K2性能碾压闭源模型；DeepSeek创新成果获多方称赞，中国模型在全球AI竞赛中走出独特路径。
对话百度文库：不做大模型能直接做的事，能力积累换来竞争壁垒｜AI产品Time
百度文库从文档检索平台转型为一站式AI内容获取和创作平台，付费用户超4000万，AI MAU近亿，智能PPT访问量全球第一。访谈中，负责人分享产品理念、优势及运营经验，如不走大模型能直接做的事，从用户需求出发开发功能等。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
马斯克说到做到：开源X平台核心推荐算法
X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。