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MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
昆仑万维周亚辉投资笔记：AI时代的Super App之战打响｜甲子光年
周亚辉认为AI时代Super App数量会大减，价值倍增。他预测张一鸣将成未来首富，字节在AI领域布局广。还提到马云的千问会是豆包劲敌，分析了美团、拼多多等企业在Super App之战中的情况。
让NCCL性能起飞的symmetric memory是啥黑科技？— part2
本文是NCCL 2.27新特性系列的第二部分，主要分析symmetric primitives的实现机制，介绍其提供的接口，如获得symmetric ptr、barrier、send、recv、llEpoch控制等接口，还解析了底层结构内存布局、各接口工作机制及LL Buffer划分机制等。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
苹果不吹 AI，反而成功了？
北京时间9月10日苹果发布会，新款iPhone等产品更新。此次发布会多数环节AI几乎消失，与iPhone 16发布时大肆宣传不同。苹果因在智能体AI助手进展落后，重点放硬件及AI幕后支持。不过苹果仍承受分析师压力，且在AI竞赛中落后。
ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）
ASO（应用商店优化）的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断，挑选相关度高的关键词，提升App的覆盖、曝光、转化，从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化，还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化，提升App在应用商店的自然下载量。
合理利用应用商店ASO优化工具，提升APP产品权重和转化率（工具篇）
应用商店优化（ASO）是提升App曝光和下载转化率的关键过程，涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。
Qoder CLI + Harness Engineering 实战：构建 7×24h 无人值守用户反馈自动处理系统
在 Qoder 产品用户反馈增多、人力处理流程痛点凸显的背景下，构建 7×24 小时无人值守的用户反馈自动处理系统。该系统分四个核心模块，基于 Qoder CLI 实现，显著提升处理效率。
三位哈佛辍学生，如何将专用芯片变成估值百亿美元的 AI 算力公司
文章聚焦 Etched 公司，分析推理成 AI 算力主战场背景，介绍三位哈佛辍学生创始人故事，阐述其从芯片到推理集群的产品打造，还提及团队、文化、资本情况，最后分析竞争格局与前景。