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构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
AI可以用任何手段、写任何东西，但你得是个“中年老登”
PingCAP 黄东旭称做 db9 项目未看到 AI 边界，语言、框架、数据库选型不再长期锁定，AI 能写任何软件。徐昊认为软件知识比代码重要，‘重写’概念或过渡。滕昱指出 AI 需‘老登’掌舵，企业软件维护仍存难题。
DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本
谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。
胜率直逼人类大师！这套Agent揭开中国AI「玄学真相」
在无信息泄漏的术数题库中，Claude、GPT等主流模型准确率低，而Tianfu Agent系统将准确率提至50%，逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略，还在工具管理、规则使用等方面有创新。
智能体时代，我们到底需要什么样的AI人才？｜2026 培训年会X极客时间专场
极客时间企业版与主办方联袂呈现DTDS全球数智人才发展大会，探讨智能体时代AI人才培养。多位先行者将分享经验，还有展位活动。极客时间企业版定位为陪跑伙伴，提供三层服务体系助力企业培养AI人才。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
做了十年设计，这次真觉得自己多余了｜GPT-Image-2 上手实测
作者对刚发布的GPT - Image - 2进行上手实测，发现它无需复杂提示词，随手几个字就能出好效果。在互联网运营图片、知识类卡片、游戏设计、论文解释、网页设计等多领域表现出色，或冲击设计行业。