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中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’，无法确认漏洞是否可被利用，导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式，先定位可疑点，再对漏洞进行真实攻击验证，显著降低误报率。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
李飞飞团队新作：DiT不训练直接改架构，模型深度减半，质量还提高了
本文介绍「嫁接」技术，可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练，替换算子创建混合架构，保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。
深度访谈｜OpenClaw引爆Agent元年，AI Agent在企业内如何规模化应用？
2026年初，开源智能体项目OpenClaw爆火，让AI从“对话框里的顾问”变为“现实世界中的执行者”。本文围绕“从OpenClaw爆火到企业级Agent落地”展开，探讨AI Agent的应用问题、开源生态格局等，还给出企业部署建议。
鹅厂员工都Vibe Coding出了什么好玩的东西？
Vibe Coding让‘人人都是产品经理’成可能，无需代码基础，几句对话就能将想法变成现实。鹅厂员工用它做出很多好玩的东西，如监控工具、小游戏、相册搜索app等，有不少还进行了开源。
李飞飞World Labs最新判断：AI写完代码，下一步是「写世界」？
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口，认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达，还分析了神经图形学、模拟引擎的作用，并介绍了相关项目。
杨植麟亲自发布，月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5，经约15万亿视觉与文本混合数据预训练，有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优，成本低于对手，还能提升办公生产力。