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AI 时代，我们是否应该重温极限编程？
AI让代码编写门槛降低、速度提升，但交付结果仍不尽如人意。极限编程（XP）引入约束，强调适度放慢，提高走在正确方向的概率，能防止代码混乱，在AI时代有重要意义。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
AI 创业，需要重读 Paul Graham 的「创业 13 条」
2009年YC创始人Paul Graham发表《Startups in 13 Sentences》，虽时间久远但核心观点不过时。创业者Chris Saad、Yaniv Bernstein结合经验和当下环境，剖析这13条创业原则，涵盖选联合创始人、快速发布产品等内容。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
谷歌Gemini | 一次提示能耗≈看9秒电视剧?
谷歌发布Gemini能源消耗研究报告，称处理中位数文本提示能耗低，2024 - 2025年能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
陶哲轩经费被断供，在线发帖自证数学有用
菲尔兹奖得主陶哲轩就职的UCLA科研经费被冻结，个人研究及应用数学研究所IPAM失去资金支持，还遭网友质疑其学术成果价值。他开新帖以“压缩感知”研究为例，力证数学研究回报，并将视野扩展到AI大模型。
普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论Context Engineering大多关注高级AI Agent，对普通用户实用性不强。本文总结普通人用AI时的上下文工程技巧，如用更少、更准确的上下文控制输出，从精简和准确两方面展开阐述。
MCP高手进阶【一】：彻底弄懂生命周期管理器（Lifespan）的机制与用法
文章深入解读MCP SDK开发高级技巧，聚焦生命周期管理器（Lifespan）机制与用法。先介绍Python上下文管理器，再讲FastAPI的lifespan，接着说明MCP Server的使用流程，最后分析不同传输模式下的工作方式。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。