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刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
开源项目捐给基金会后又往回要，维护 7 年出钱出力却被告上法庭？网友：捐了代码想收回去靠它赚钱，太无耻！
云原生计算基金会 (CNCF) 与开源消息系统 NATS 背后的 Synadia 公司就 NATS 项目的商标、域名和 GitHub 存储库控制权产生纠纷。Synadia 曾将项目捐赠给 CNCF，如今想“撤回”并变更许可证，双方各执一词，最终达成 Synadia 同意 CNCF 控制相关资产的协议。
74岁“酒鬼”教授终于拿诺贝尔化学奖了
今年诺贝尔化学奖授予北川进、理查德·罗布森和奥马尔·M·亚吉，以表彰他们在MOF上的杰出贡献。MOF是一种金属有机框架材料，有特殊多孔结构，可用于收集水、捕获二氧化碳等。北川进被称为PCP之父，他的研究源于对酒的热爱。
从预测到干预，Aether AI为什么押注因果世界模型？
Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」，关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入，介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果，还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机，从 Physical AI 切入创业。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践，包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题，阐述选型Flink K8s Operator模式的原因，还提及任务状态观测、环境资源成本等，分析核心问题并给出解决方案。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
长尾的复兴
作者曾认为3D打印在制造业是旁支末流，天花板低。如今看法转变，认为AI加3D打印将长尾从比特推进到原子，长尾社区也成熟，让小众需求有规模化满足可能，创客和业余爱好者迎来复兴。
不死的程序员
文章回顾计算机技术演进中八次“程序员替代论”浪潮，从编译器诞生到如今大语言模型崛起。虽每次都预言程序员被取代，但实际是角色重塑、分层，新需求增长超人力节省，程序员价值仍在。
DeepMind 最新研究：智能体就是世界模型！
DeepMind研究科学家Jon Richens团队在ICML 2025发表论文，从第一性原理证明智能体就是世界模型，回答了AI界多年的根本问题，还带来多个有趣推论，引发AI社区热烈讨论。