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微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
ChatGPT 评估员工绩效，评得是真能力吗？
绩效考核季，不少管理者用 ChatGPT 生成绩效评语，认为高效。但文章指出，把关键管理工作交 AI 是‘职业肌肉’萎缩，还给出管理场景下 AI 使用清单，网友也对 AI 辅助绩效评估展开热议。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
只有 30 个工程师的 X，是怎么重新杀回 App Store 第二的
本文讲述X产品负责人Nikita Bier的经历，他曾多次打造爆款App。加入X后，30人团队30天内将App Store排名从78推到2。他还分享X在算法、功能等方面的改进，以及Elon的管理风格和X未来计划。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
文章介绍Qwen3混合部署模式在MCP中的应用。MCP是AI与外部交互的标准协议，解决传统问题。Qwen3性能强、成本低，有混合思维等特点。通过本地小尺寸和满血版结合部署，实现多快好省，但仍有资源消耗等不足。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
杭州闯出40亿AI医疗IPO！阿里CEO多轮投资
杭州AI陪诊公司微脉准备赴港IPO，其创始人裘加林经验丰富。微脉依托自研CareAI平台，以与公立医院合作为核心开展全病程管理服务，业务增长可观，虽仍亏损但在收窄，此次募资用于AI能力提升和业务扩张。
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。
当国产模型追上闭源旗舰，企业 AI 编程的真正障碍才浮出水面
过去企业AI Coding讨论多集中在模型能力等方面，DeepSeek V4出现缓解了模型问题，但更深层的代码库业务隐知识等问题浮现。合规限制使企业工具建设受阻，V4打破了模型供应瓶颈，可组织知识管理仍成难题。