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Claude Code 新功能 Agent Teams：4 类活效率翻倍，4 类活纯烧 token
Claude Code v2.1.32 后新增实验性功能 Agent Teams，可将其从单个 AI 助手升级为 AI 团队，但会使 token 用量线性放大。文章总结了适合和不适合用此功能的任务类型，还给出决策清单、实战避坑建议。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读之基于CUTE DSL的通信计算重叠算子实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup分享的回放解读，聚焦基于CuTe DSL的通信 - 计算重叠内核实践。探讨不同通信计算重叠方案，分析在Blackwell上做GEMM + AllReduce融合算子的优势，介绍multimem指令等，还提及接入模型执行路径和性能结果。
扒一扒Meta全新大模型Muse Spark里藏着的PDR技术
Meta发布闭源大模型Muse Spark及‘沉思模式’，背后藏PDR推理技术。该技术通过‘并行起草+精炼’突破性能瓶颈，对比传统长CoT范式优势明显，在AIME竞赛题目测试中准确率显著提升。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
干货 | 算法岗校招经验分享+吐槽
作者分享算法岗校招经验与吐槽，涵盖个人背景、校招结果、面经。分析算法岗就业、算法与开发差异等情况，给出刷题、实习等方面建议，鼓励校招失利者别灰心。
讲透 Graph Engineering【2】：从画出一张 Graph，到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题，介绍 Graph 几种基础协作模式，如顺序协作、动态分流等，还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势，最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十二】｜位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感，引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE，还提及为让模型处理长文本，在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
普林斯顿大学等Nature揭秘：人类大脑与大语言模型共享同一套语言处理时钟
普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。
dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。