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Karpathy力荐必读博客：代码功底，决定AI「开挂」倍数！
Karpathy推荐Atharva博客，指出AI是工程师能力放大器，扎实编程基础搭配精准提示，能借AI打造极致产品。文章还给出用AI开发的策略、战术，以及数据库优化实例。
别听模型厂商的，Prompt 不是功能，是 bug
风险投资Conviction创始人Sarah Guo分享2025年AI创业观察，指出从用户体验看，prompt是缺陷非功能；传统低技术行业正快速拥抱AI；还分析了AI能力进展、应用案例及投资机会等。
大模型系统提示词逆向（2）—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时，用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因，还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。
搜索 ≠ 简单匹配！0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
大模型系统提示词逆向（1）—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理，利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例，并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译，包含其角色设定、工具使用规则等内容。
震撼！人类第一张在太空生成的图片曝光
人类首张太空生成图片曝光，共绩科技与星测未来两家清华系企业携手开启「天地同算」时代。前者解决算力调度难题，后者让太空有算力可用，未来太空或成分布式超级计算机。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
谷歌 DeepMind 推出 CodeMender：自动修复代码的智能代理
谷歌DeepMind推出CodeMender，这一AI驱动的智能代理能自动检测、修复并加固软件漏洞。它结合多种技术推理程序行为，生成修复方案经自动测试和人工审核后提交。社区反响积极，长期影响待察。