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从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变，以真实需求为例，展示后台开发全流程，涵盖需求获取到合入发布各阶段，介绍各阶段工具及操作，凸显 Agentic Engineering 优势，强调人编排、AI 执行的核心理念。
企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年
春节后字节上线TRAE企业版SOLO模式，发布《2026企业级AI编程实践手册》。TRAE企业版SOLO模式有自主规划、工具集成、多任务并行等能力。手册沉淀字节经验，提供方法论和场景实践，助企业迈入AI原生软件工程时代。
Skills 是短期红利还是长期壁垒？
网友提问，随着基础模型进化，Skills 是否会被自主规划取代，创业者布局 Skills 是短期红利还是长期壁垒。作者认为 Skills 既是短期红利，也是长期壁垒，并用 AI 发展三阶段解释，指出投资 Skills 应关注能力积累。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
剑指“美国版 DeepSeek！”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈：剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法，带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来，想打造“美国版 DeepSeek”。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
突发，打工版Claude 5来了！人人都能用
Anthropic推出Claude Sonnet 5，代号Fennec。它性能直逼旗舰Opus 4.8，即日起成所有Free和Pro用户默认模型，能自主规划等。价格有促销，虽tokenizer或使花销增加，但仍比Opus划算，防护能力也强。
整整21个月，豆包大模型正式进入2.0时代！
时隔21个月，豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升，在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色，性价比也具优势。
MotlBot作者被Claude刁难后：MiniMax M2.1是最优秀的开源模型
Moltbot热度不减，开发者挖掘其实用价值，阿里云、腾讯云上线相关云服务。Moltbot作者Peter接受采访，分享项目起源、开发思路等，认为MiniMax M2.1是优秀开源模型，还探讨了智能体发展及项目后续规划。