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AI编程上瘾指南，一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员近2个月AI编程经验总结。介绍了AI编程战略价值、研发范式转变，以CodeBuddy为核心的编程方法，AI×SDLC方法论，通过三大场景实践展示其应用，并分析边界局限，最后强调组织人才发展重要性。
夸克做ChatBot，为什么是现在？
AI行业曾有“垂直Agent幻觉”误区，重演App时代“功能碎片化”老路。而模型趋势是泛化与整合。10月23日夸克上线“对话助手”，其此时入局是基于技术、竞争和交互形态三重判断，且有模型和系统双重保障。
投资人不再只看大模型？AI资本新逻辑揭秘｜甲子引力X
2025年AI投资进入新阶段，大模型竞赛趋理性，AI Agent等赛道加速发展，投资逻辑重构。甲子引力X圆桌对话中，六位投资人分享投资逻辑调整、新投企业及看法，探讨具身智能、物理AI落地等问题。
AI浏览器必火！
AI浏览器是面向大众的AI Agent，能满足智能搜索与总结、自动化任务、多模态交互等需求。目前赛道竞争激烈，作者认为Perplexity Comet是最佳产品，能处理网页内容、自动化操作，AI浏览器有望成首个杀手级AI应用。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？
AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。