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OpenAI发布GPT-5-Codex：独立编码7小时，能动态调整资源，token消耗更少
OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex，属GPT-5特殊版本，有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源，token消耗少，擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
Karpathy氛围编程最新指南！三层AI编程结构：顺境Cursor，逆境Claude，绝境GPT-5 Pro
大神Karpathy发布全新Vibe Coding指南，总结出AI编程三层结构：Cursor负责自动补全与小修改，Claude Code/Codex实现大功能块，GPT - 5 Pro解决难题。该指南是对Vibe Coding概念的升级。
腾讯无极低代码平台打开MCP之外的新思路：多模态聊天
腾讯无极低代码平台提出‘前端多模态智能’概念，让AI输出内容更多样，可嵌入交互页面片。它还给出四步配置法实现‘多模态聊天’，与MCP形成互补，能增强信息交互和用户掌控感。
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。
更多thinking≠更好结果，精准thinking可砍掉一半长度
当前大模型如GPT - 4、DeepSeek推理又长又啰嗦，论文发现其在简单题目上过度推理。作者提出‘无效思考’概念，还给出解决原则，用LC - R1方法训练，效果显著，揭示精准思考才是王道。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
Claude：Profile and Preference
文章借与Claude对话，探讨Profile和Preference概念，分析其区别联系，指出AI时代借助大模型理解用户的变化，还谈及数据源、实时个性化、偶然性、广告变革等问题，最后Claude为作者生成简易画像。
黄仁勋提前锁定20年OpenAI芯片收入！第一轮150万GPU卖2000亿美元
英伟达推出‘LPS’概念，联合投资机构出5000亿美元建数据中心，为客户担保。首个项目为在美为OpenAI建150万GPU数据中心，20年或带来巨额芯片收入。黄仁勋也对相关风险做了澄清。