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大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。
人类程序员依然远强于LLM：为什么说 AI 目前还差点火候
Redis之父Antirez的博文指出人类程序员远强于LLM。他修复Redis向量集缺陷时，与Gemini 2.5 PRO交流，虽其有帮助，但人类跳出固有思维解决问题的创造力是LLM难以企及的。
MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！
AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。
为什么开发者放弃框架而选择原生 JavaScript
前端开发者正在回归原生 JavaScript。原生 API 和 AI 工具使其成为框架疲劳的解药，成熟的 API、性能考量、AI 助力、微前端与无构建架构兴起等因素促使开发者做此选择。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
刚刚，奥特曼家被炸了！
当地时间周五清晨，一名20岁男子向奥特曼旧金山的豪宅投掷燃烧弹，引发火灾，警方随后拘留了嫌疑人。奥特曼愤怒发声，深刻回应公众对AI的焦虑，反思自身，指出AI行业斗争源于AGI的权力诱惑。
EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈，构建工具调用合成数据
本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文，针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷，提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法，有效提升合成数据质量，实验效果优于现有方案。
讲透 Graph Engineering【2】：从画出一张 Graph，到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题，介绍 Graph 几种基础协作模式，如顺序协作、动态分流等，还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势，最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
OpenAI：我们正朝着什么方向优化 ChatGPT？
OpenAI 官网文章称，ChatGPT 发展方向是成‘对你有用’的工具，不追逐 DAU 或让用户沉迷。它介绍了有用的使用场景，还提及健康使用方面的改进及与专家合作提升响应能力等内容。
Codex 和 Claude Code，用哪个？
文章探讨 Codex 和 Claude Code 的使用，建议有条件用最好的模型工具。介绍二者特点，给出文件同步、记忆文件更新、项目目录结构添加等使用方法，还强调写好 Prompt 及明确 AI 能力边界的重要性。