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H200获准重返中国市场，我国AI芯片企业如直面“硬仗”？
据路透社消息，特朗普政府考虑批准英伟达H200芯片对华出口，且将允许其售华，但每颗收25%费用。此前英伟达在华份额归零，如今有望重返。国内AI芯片企业如海光、华为等近年发展良好，各有优势产品。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 LLM 时代软件研发新范式。嘉宾认为 AI 在研发中是提效工具，距原生开发尚远；部分开发环节已由 AI 接手，落地面临稳定性等问题；未来智能体协作是趋势，部分工程师价值将放大。
专访丨华人大三学生创业教育 Agent，获赵长鹏 1100 万美元种子轮
硅谷华人大三学生创立的教育类 AI 产品 VideoTutor 完成 1100 万美元种子轮融资，由赵长鹏家办 VC 领投。这是面向 K12 学生的 AI 教育 Agent，能一键生成专属教学视频。文中还探讨了其功能、优势及团队发展规划。
对话 OPPO AI 姜昱辰：手机才是 Memory 最好的土壤，AI 一定会彻底改变智能手机
文章是对OPPO AI姜昱辰的访谈。他认为AI会改变智能手机，OPPO将小布记忆做成跨系统收藏夹。产品迭代后记得更广、更深、更有用，团队还探索记忆分层、更新等，也重视用户隐私和主动推荐能力提升。
烧了2000美金后，我发现Vibe Coding“已死”！
作者黄叔分享科研成果Spec Coding，称Vibe Coding已死，因其Prompt易逝、迭代混乱。Spec Coding复杂度高于提示词工程，文中给出从0到1及迭代的提示词和步骤，还提及额外好处及理念特性。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
百亿机器人独角兽冲刺IPO，细分赛道收入第一
镁伽科技是中国收入最高的机器人自主智能体供应商，近期向港交所递交招股书。其面向生命科学和智能制造领域，产品有“机器人科学家”之称。背后有博世、药明康德等巨头及明星资本加持，估值超105亿。
刚刚，微软CEO 宣布：AI 医生诊断准确率已达85.5%，是人类医生的4倍
微软CEO宣布其AI诊断系统MAI - DxO在304个病例测试中诊断准确率达85.5%，是人类医生的4倍。该系统模拟虚拟医生团队，既准又省，但也引发诸多质疑，微软认为AI是医生补充，未来是人机协作时代。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。