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关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题
文章解答了关于 AI Agent 的三个读者问题，包括概念定义、大厂推出的原因及商业化前景、通用与垂直类 Agent 的商业前景。指出 Agent 是 AI 落地有价值方向，目前有挑战，真正机会在围绕其构建的数据、工具和行业理解。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发，分析不同类型AI系统的威胁特征，并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents，再到Agentic AI的演进，各方向独立发展，且威胁各有特点又有重合。
吴恩达最新来信：是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出，并行智能体正成为提升AI能力新方向，多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法，并行agent提升性能同时无需用户久等，且大模型token成本下降使其可行。
Python 2还能走多远？
自2020年Python 2停止维护，虽仍有项目在用，但企业和社区都在向Python 3迈进。文章介绍了Python 2的发展历程、存在的问题，阐述Python 3的优势，并给出了从Python 2切换到Python 3的方法。
全球95%企业AI惨败？MIT报告引硅谷恐慌！90%员工偷用ChatGPT续命
MIT报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出，95%企业AI试点项目失败，但90%员工用ChatGPT等个人AI工具办公。消费级工具因灵活易用胜企业级，企业应向员工学习，与供应商合作。摩根士丹利报告称AI可为企业省成本。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
估值神话即将崩盘？Palantir CEO狂喷OpenAI和Anthtropic：拿走企业核心机密还要收过路费
Palantir CEO Alex Karp在电视采访中拆解OpenAI和Anthropic商业模式，指出企业花买token的钱未获匹配价值，商业机密被拿走。他质疑按token收费机制，认为不能稳定创造价值。还指出企业数据可能使模型取代自己，行业高估值或松动。