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北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理，ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会，5 月 14 日 19 点直播，聚焦模型‘慢思考’，嘉宾将解读四大核心技术。
提示词分享：帮助在 Hacker News 或者 Reddit 这样的讨论贴中提取精华内容
分享了在 Hacker News 或 Reddit 讨论贴提取精华内容的提示词，介绍最佳模型为 Gemini 2.5 Pro，还给出角色定位、工作流程、写作风格技巧及禁止出现的表达方式。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
99%的人都不知道：MCP 必须在 Claude Code 外面装
作者分享飞书MCP安装经验，指出MCP要在Claude Code外安装，介绍用Cursor生成安装命令、验证安装、删除服务等技巧，还整理《MCP安装指令文档》，复制粘贴就能用。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
Karpathy 最新访谈：Vibe Coding 只是开始，真正重要的是 Agentic Engineering
Andrej Karpathy在访谈中分享编程范式剧变感受，谈到Software 3.0实质，指出AI能力不均，介绍Vibe Coding和Agentic Engineering区别，还提及创业机会、人类技能价值等内容。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
用Cursor开启JAVA+AI生涯
本文介绍基于VS Code的编辑器Cursor，它与AI无缝集成、响应快、占内存小。文中给出下载、安装插件、常用快捷键及配置等实用技巧，还提及MCP可接入工具提效，助大家开启JAVA+AI生涯。