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小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
小红书 FinOps 实践：云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况，分析成本优化面临的问题，阐述成本洞察和优化的探索，如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等，还展望了 AI for FinOps 实践。
Skill Factory：三天手搓面向Harness设计的技能工厂（附AI coding实践）
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践，指出当前做skill两种方式的问题，介绍面向Harness设计的技能工厂，包括生产模式、生态适配、迭代方向，还提及AI coding实践及各工具作用。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
9.1K Star 调参师集体失业！亚马逊造出机器学习“核弹”，3行代码打造高精度模型！
在机器学习普及的当下，自动化机器学习框架降低开发门槛。AutoGluon由AWS AI开发并开源，仅3行代码就能训练和部署高精度模型，支持多类型数据，有诸多亮点，已获9.1K Star。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
Qwen&清华团队颠覆常识：大模型强化学习仅用20%关键token，比用全部token训练还好
Qwen与清华LeapLab团队研究发现，大模型强化学习训练推理能力时，仅20%高熵token就能撑起效果，甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录，还探讨了强化学习的相关特性。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。