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2025年如何学AI？如何用好AI？
文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
强化学习+MCP=王炸？开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务，实测效果超越GPT！
科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL，只需一个MCP Server地址，agent就能自动发现工具、生成任务，在闭环反馈中摸索出最优调用策略，实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。
全网开测GPT-oss！技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss，它登顶开源模型王座，性能比肩o3-mini、o4-mini，适合本地推理。网友探索出多种用法，还推出Pro版。其架构也被扒出，官方介绍了微调方法，吴恩达等大佬也参与测评。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
前百川智能联创焦可新创业公司曝光，新项目已上线 App Store
前百川智能联创焦可新创业公司曝光，其推出的AI语音产品“来福”已上线App Store。该产品定位AI语音电台应用，探索声音交互场景，目前仅邀测。国内大厂未推专注AI播客独立产品。
TRAE 如何思考 AI Coding ：未来的 AI IDE，是构建真正的「AI 工程师」
越来越多玩家涌入AI Coding赛道，TRAE作为国内首个AI Native的IDE有独特想法。其产品经理Leon认为未来是「AI+工具」模式，推出Solo模式，还分享相关思考、功能及场景，TRAE月活已超百万。
GPT-5今夏突袭？Sam Altman 首次大谈 GPT-5、AGI
OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman接受40分钟深度专访，谈到GPT - 5大概率今夏发布，也会因多种原因延期，还提及o3、Deep Research等产品对实现AGI的重要性，以及OpenAI其他创新产品、项目和发展规划等。