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当EDA（消息驱动架构）遇到AI Agent：消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程，阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因，分析消息队列与AI Agent的融合点，介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能，还展望了AI与中间件的双向进化。
避免Claude Code 降智的一小招
Claude Code近期表现变差，简单代码逻辑会搞混，调试建议也不对。作者分享小妙招，切回Opus 4.0能让其恢复智商，还介绍三种切换模型方式，并分析了其降智原因。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
马斯克放出编程界价格屠夫！Grok Code Fast 1：更快，更省，还免费
近日，马斯克旗下xAI发布全新编程模型Grok Code Fast 1，它为“代理式编程”而生，靠全新架构实现高速代码生成。在技术出色的同时，价格低廉还限时免费，虽在部分场景有不足，但仍是开发者实用工具。
ICLR 2026史上最严新规：论文用LLM不报，直接拒稿！
ICLR 2026官方组委会发布「LLM使用新政」，规定用LLM写论文、审稿须明示，作者和审稿人对内容负全责，违规者直接拒稿。还举例说明LLM在不同场景使用的后果。
ChatGPT 已经是新一代分发平台，创业公司该考虑怎么抓住增长红利了
文章指出ChatGPT已成新一代分发平台，创业公司应抓住增长红利。介绍了分发平台“开放 - 关闭”周期，分析ChatGPT最可能成最大消费平台，还给出创业公司选择平台标准及企业AI转型建议。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。