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Lovart：设计界的Cursor，NanoBanana Pro遇上真正的Design Agent
Google的Nano Banana Pro能力亮眼，但作为设计工具商用不足。Lovart像设计界的Cursor，提供专业化设计工作流，是可用的Design Agent。文中通过案例展示其编辑能力，还介绍了PPT生成等功能及圣诞活动。
普通人的AI知识库
对普通人而言，没必要用复杂AI知识库，把NotebookLM用好就够了。Google的两个更新让它更强大：一是升级Gemini 3，二是和Gemini应用打通。它是最适合普通人的AI知识库，有诸多优点。
记录下SGLang 开发，debug的几个技巧第二弹
作者BBuf继上次分享后，又带来SGLang开发、debug新技巧。包括开启多线程加载模型权重，介绍SGLang Serve模型短期和长期崩溃的调试方法，还提及逐层NVTX Profiling、查看固定batch_size下Decoding性能等技巧。
AI一边平权，一边拉开差距
互联网大佬爱讲“AI平权”，却没说AI变强、获知识门槛降低时，人和人差距反而拉大。决定差距的关键是提问力等三个能力，真正的提问力是对问题“形式化定义”的能力。
14岁初中辍学 vs 13岁开始写代码：非标准AI创业者的打开方式
文章讲述了谢扬、秦天与邓杰两位非标准AI创业者的故事。出身不同的他们，分别创立了Fellou与Proactor AI。访谈中，三位分享创业体验、产品理念等，展现AI创业早期不问出身，机会奖赏先出发者。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
打脸哲学无用！牛津博士教出Claude，自曝百万年薪提示词秘诀
Anthropic驻场哲学家Amanda Askell主导设计Claude的性格等机制，她分享制定有效AI提示词方法，认为需哲学思维。此外还提及不同人对提示词看法，以及大模型存在的「裂脑问题」。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
谢赛宁REPA得到大幅改进，只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。
谷歌发布智能体Scaling Law：180组实验打破传统炼金术
谷歌新论文通过180组实验找到智能体的Scaling Law（定量扩展原则），在四个基准测试评估，推导预测模型，实验结果颠覆直觉，还量化阻碍因素，发现不同模型协作性格，为智能体部署决策提供支撑。