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腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
理解了巴菲特“补票”谷歌，就理解了字节、阿里与腾讯的AI入口大战
2026年初，字节、阿里、腾讯围绕AI入口与生态展开争夺。从巴菲特卖苹果买谷歌案例可理解这场大战，谷歌建成AI全栈生态，其他科技巨头布局时各有挑战，AI时代建立生态才能不败。
快速理解热门LLM大语言模型
本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。
Deep Search 如何理解业务仓库代码？
文章系统介绍Deep Search和Deep Research概念、与传统RAG区别、主流商业产品与开源方案、在代码领域应用及未来规划。提出Deep Search方案，构建独特代码理解与检索架构，还计划研发专用代码搜索Agent。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
字节对 AI Coding 的理解，够深刻。
今年 AI Coding 赛道火热，国内外纷纷布局。字节跳动技术副总裁洪定坤在分享中阐述了字节对 AI 编程的理解，字节此前推出原生 AI IDE：TRAE。编程门槛因 AI 降低，未来有望贯穿软件开发全周期。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库，提供高性能且可扩展的API，可用于AI场景。文章从源码入手，分析其流式执行原理，包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节，还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
LLM Inference 和 LLM Serving 视角下的 MCP
文章先解释 LLM Inference 和 LLM Serving 概念，再从两者视角分析 MCP，指出 MCP 是两者复合体，难归一边。最后预测 MCP 未来发展，要明确功能划分，前后端独立演进。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。