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吴恩达YC演讲：AI创业如何快人一步？
吴恩达在YC演讲为AI创业者建议，强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等，还谈及AI创业机会在应用层，给出提升创业公司速度的方法等。
奥特曼：再也不和小扎说话！OpenAI偷袭小扎马斯克，反手挖4核心员工
外媒曝出OpenAI打响挖人反击战，从特斯拉、xAI、Meta挖来四位技术大牛，将入职Scaling团队。此前奥特曼称自扎克伯格从OpenAI挖人后，就再没和小扎说过话，这场混战还未停歇。
极致优化Android平台APK的大小
文章以Android为例，介绍UE包可裁剪部分的优化思路与实践，优化APK大小和Native库运行时内存占用。从压缩NativeLibs、代码体积优化、资源裁剪等方面着手，还给出优化效果和额外资料。
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法，指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要，还分析了重要性、优化方法，给出实践经验，强调要在性能、成本和准确性间平衡。
AI 时代最大的“幻觉”：我们有了最强工具，却正在失去定义真问题的能力
BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出，AI时代人们易迷失在‘可能性’中，失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例，从多方面分享增长方法论，强调用户需求洞察的重要性。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
代码怎么才能跑的更快
文章围绕让代码跑更快展开，先介绍调整源代码的方法，如降低循环开销、去除内存引用等，又阐述使用硬件加速指令，像用 SIMD 函数、避免分支语句等，还提及多核并行和分析瓶颈等要点。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。