Spec 退场，skills 上位：Codex 团队的产品方法论变了

文章介绍了OpenAI Codex团队产品方法论的变化，从重视spec转向skills，开发从“描述过程”转向“组织能力”。还谈及Codex app开发、团队协作等，指出模型变强后工作模式转变，职业边界模糊，团队招人看重主动性。

刚刚，DeepSeek 突发梁文峰署名新论文：V4 新架构提前曝光？

今天凌晨，DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下提升模型表现，代码与论文全文均已开源。

Karpathy戳破强化学习神话，首提AI复盘式进化！暴力试错将死

AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。

他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力

2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。

超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力

文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。

OVI：统一的音视频生成模型，声音与画面同步诞生

音视频生成领域以往多阶段架构易致音画不同步等问题。耶鲁大学团队提出 OVI 统一范式，采用双塔 DiT 架构与分块式跨模态融合机制，实现音画同步生成，不过目前有计算开销大、音频有局限等问题。

从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。

我把Mac留在家，用手机让TRAE SOLO替我打了一天工

近日TRAE SOLO Mobile正式上线，它无需带电脑，在家就能打工。它是AI Agent趋势下最成熟形态，有原生App、配对简单、拓展功能边界等优点。还能当AI工具管家，接入飞书CLI，且有TRAE×星巴克联名活动。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。

文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。