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刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
实测最强的Cowork Agent模型M2.7，这是龙虾最好的模型搭子
实测MiniMax新发布的M2.7模型，解决了Agent的笨拙感，是国内最强的Cowork Agent模型。它技能命中率高，能自进化，对办公场景做了优化，还能解决生产效率问题，加强了人设保持能力。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
Claude Code之父自曝刘慈欣铁粉！不写PRD、不设职称，Anthropic 如何连续推出两个AI 爆款？
本文是对Anthropic公司Claude Code创始人Boris Cherny的访谈。他分享了Claude Code和Claude Cowork的构建过程，介绍了Anthropic不写PRD、不设职称的团队文化，还探讨了AI时代工程师的技能转变及应对策略。
李飞飞World Labs最新判断：AI写完代码，下一步是「写世界」？
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口，认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达，还分析了神经图形学、模拟引擎的作用，并介绍了相关项目。
AI 集成的智能 Profiling 实践：从性能分析到优化闭环
本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线：走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕，何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享，近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进，探讨生成模型能否重演历史，还介绍了MeanFlow方法及成果。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
Claude Code auto mode 解析：如何用 AI 分类器替代人工审批
Anthropic 发布 Claude Code 的 auto mode 解决审批疲劳问题，用 AI 分类器替代人工审批。介绍了其核心思路、判断危险的标准、两阶段分类等，还分析了漏检率、被拦截后的处理及子 Agent 检查等，也指出了目前局限。
聊聊 Token 出海的生意经：模型开源给世界，中国赚什么？
本文围绕中国开源模型展开，介绍了 Cursor 使用 K2.5 模型事件，阐述了开源模型供应链，分析了中国开源模型受欢迎原因，探讨小公司技术机会，还提及开源面临的挑战及未来趋势，指出其正改变全球 AI 基础设施格局。