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奥特曼和纳德拉，艰难重组后首次对谈：「我们是天作之合！」
奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台，阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组，Azure成AI开发者“圣地”，双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。
快手进军AI编程！“模型+工具+平台”一口气放三个大招
AI编程竞争激烈，快手发布AI编程产品矩阵进军该赛道。其“三位一体”矩阵含顶尖自研模型、智能开发工具和MaaS平台，KAT - Coder - Air轻量版免费。各产品亮点多，助力构建AI编程新生态。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
库克虎口夺食：马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走
苹果和马斯克旗下公司争抢Prompt AI，苹果与该公司进入后期谈判，欲买走核心团队和技术资产。Prompt AI是2023年成立的CV初创公司，旗舰产品Seemour用于提升家用摄像头智能感知能力。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器，0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3，在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿，有“last but not late”交互机制，能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式，方便不同硬件部署。
适用所有团队研发提效｜带你1分钟上手基于Claude Code的AI代码评审实践
文章介绍用Claude Code和AONE MCP Server实现智能AI代码评审。分析当前CR流程痛点，阐述解决方案架构、配置及效果，提效超50%，还给出使用方式、建议与后续优化方向，为团队AI提效提供参考。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。