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大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
五源刘凯：喧嚣只是表象，AI创业才刚刚开始｜5Y View
五源合伙人刘凯在圆桌会上谈AI创业现状。他认为AI正从集中走向开放，创业者主动权增大。还提及投资AI项目的判断标准，指出ARR在C端产品失去参考价值，不同类型项目评估方式有别，且认为当下AI创业才起步。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
Mastra 还是 LangGraph.js？选型先看三条断层线
2026 年上半年，TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同，但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。
OpenAI 硬件负责人的闭门分享：硬件的「终点」依旧是智能手机
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 认为真正的限制是整个系统，继续依赖 NVIDIA 硬件路径，无法把模型推到下一个量级，因此 OpenAI 要重新拿回 AI 运行的底层控制权。他指出手机不是为 agent 设计的，未来是云边结合，现有手机系统难满足 AI 时代需求。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错？
文章指出与其说AI First，不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈，应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件，且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
Anthropic公开8万人访谈：害怕AI替代我，更怕没有它
Anthropic公布对8.1万Claude用户的调查，人们向AI吐露心声，AI带来帮助同时也引发担忧。81%的人认为AI已帮到他们，人们用AI提效以掌控生活，不同地区对AI诉求不同，还存在五组期待与担忧的张力。
只有 30 个工程师的 X，是怎么重新杀回 App Store 第二的
本文讲述X产品负责人Nikita Bier的经历，他曾多次打造爆款App。加入X后，30人团队30天内将App Store排名从78推到2。他还分享X在算法、功能等方面的改进，以及Elon的管理风格和X未来计划。
10万亿算力订单根本hold不住？Altman偷递11页“要钱申请”，还嘴硬 “不求联邦”，白宫直拒：谁都不救！
近日，OpenAI就财务状况发表声明引发混乱，面临不诚实指控。其CEO称预计到年底年收入达200亿美元，2030年达数千亿，但此前CFO提议政府‘支持’，全球事务官也请求扩大税收抵免。白宫称不会救助，而OpenAI信件却与Altman否认态度冲突。
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致，新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。