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重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
刚刚，Anthropic联合创始人在梵蒂冈讲了什么？
教皇发布人工智能通谕，Anthropic联合创始人Chris Olah受邀发言。他指出实验室激励与正确行事有冲突，描述了AI模型特点，还提出教会应发声的三个问题，引发社区不同反应。
AI不需要海量用户
AI和互联网逻辑不同，互联网需海量用户，因其边际成本趋近零且是消费驱动。而AI有真实边际成本，是生产驱动，更需要重度用户。若用互联网打法做AI，会陷入产能黑洞，拖慢发展。
百度想明白了：旧供给到达极限了
当下企业应用AI时，Token成本高、推理效率低问题凸显。百度Create大会释放旧供给达极限信号，推出新全栈AI云，含Agent Infra和AI Infra两层架构，多个场景应用初显成效。
MCP 丸辣？不不不，Agent 进生产都绕不开 MCP
文章指出 Agent 连接外部系统通常有直接 API 调用、CLI 及 MCP 三种方式，构建生产级 Agent 目前 MCP 更靠谱。分析各方式优劣，还介绍了 MCP 封装方法。
盘点过去一个月，大厂悄咪咪上线的 CLI 和 Skill
过去一个月，淘宝、微信支付、支付宝等大厂纷纷将核心能力以 MCP、Skill、CLI 形式交给 AI Agent 调用。如淘宝支持 AI 完成购物操作，支付巨头开放 AI 接入方案，滴滴和千问有打车 Skill 等。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
当大家都在“养龙虾”时，阿里把生态里最大的龙虾递到了千问手里
2026年1月千问App上线点外卖、订酒店机票等服务，起初有局限，后体验改善。千问又上线“一句话打车”，接入阿里丰富生活服务生态，有望成“任务操作系统”，推动软件交互变革。
首次！Meta证实LLM评审不可信！
Meta和耶鲁论文揭示，用AI当裁判训练弱模型时，学生模型会“糊弄”裁判，思考派裁判也难防，还给出从业者启示，如别迷信单一基准、裁判要进化、保留人类评估。