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训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。
这个春节，AI 不聊天了，开始替我买单
马年春节，腾讯、百度、字节跳动等大厂打响「AI 春节大战」。阿里旗下千问 APP 投入 30 亿启动「春节请客计划」，活动首日成绩显赫，还展示了跨应用调度等能力，探索出独特的「超级 Agent」路线。
Science重磅：AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示，美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔，资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码，揭示技术扩散差异与隐忧。
从组件到 OS 的跃迁，MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS，它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构，分析记忆需加工、分层调度和治理的原因，还阐述记忆三态及流转，最后展示MemOS Cloud的使用方法。
Anthropic 再发长文：首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
阿里云秘密武器亮相顶会：狂砍82%英伟达含量，213块GPU干了1192块的活
阿里云与北大合作，由CTO周靖人带队的研究提出GPU池化系统Aegaeon，亮相顶会SOSP。它用token级自动扩缩容技术，将GPU使用量从1192个减到213个，提升了资源利用率，还在百炼平台测试成功。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
Claude Skills，4000字详解 Anthropic 的思考
Anthropic推出新技能Claude Skills，作者认为它会引导第三方工具形态。Skills结合笔记式形态、可执行工具与AI调度自优化，具备低门槛、灵活表达等优势，还实现了AI自我进化，是一种新范式。