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一位资深 Builder的自述：我如何借多 Agent 开发工作流，一周做出 MVP、一个月上线
资深Builder手工川分享开发经验，他99%代码由AI完成，认为需求、产品判断等比技术重要，爱生活易发现大众需求，还介绍了开发流程、多Agent协作难题及YODA开发工具等。
让沉默三千年的甲骨开口：首个模仿人类专家工作流的辅助释读系统
近日，华中科技大学等联合团队推出首个模拟专家释读流程的人工智能系统AlphaOracle，辅助甲骨文破译。它整合多类资料，形成证据链，经专家评估，有较高评价且能节省分析时间。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
国产AI营销工具来了！工作流被Agent重构，营销物料一键即出
2026年营销与以往不同，传统营销困境重重，消费者注意力碎片化。巨量引擎推出「品星云AI营销新模式」，贯穿营销全链，有独家生态、硬核技术、体系协同优势，为AI营销产业级落地提供范本。
访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点
OpenAI Codex 团队产品规格文档极简，仅 10 个要点。团队运作如‘海盗船’，规划只做近期和远期，不做中期。Codex App 诞生源于模型能力提升，团队以 power user 为导向设计产品，还谈到 PM 角色转变和招聘标准。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
李飞飞首个多模态世界模型 Atlas 正式发布：从零开始预训练，几张图就能构建世界
李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas，可原生处理多类型数据，有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点，以及 World Labs 收购、融资等情况。
从组件到 OS 的跃迁，MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS，它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构，分析记忆需加工、分层调度和治理的原因，还阐述记忆三态及流转，最后展示MemOS Cloud的使用方法。