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kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
不玩Harness，卷Model，Meta说：模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering，Anthropic让Harness从概念成产品，众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行，发布Muse Spark模型，还联合提出神经计算机领域，其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO蒋林泉分享AI时代开发者发展。他指出不能用旧有标准评判价值，探讨技术贡献衡量、全栈工程师、提效顺序等问题，强调AI可助力学习和角色创新，还提及招人看重的能力和心性。
2025年各大厂真实面试题，抓紧上车还有机会！！！
作者小华整理 2025 年字节跳动、腾讯、阿里大厂面试真题及题解，涵盖算法、数据库、分布式等多领域，还给出记忆方法，助找工作或刷题同学备考。
一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
一文读懂 Deep Research：竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统，包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼，评估走向专业化，未来系统将在多方面突破。
离大谱！15k Star book-to-skill，我惊到了！！！
book-to-skill是将书籍、文档目录或多份资料转换成Agent Skill的命令行工具。它把资料拆成可按需加载的知识资产，有按需加载章节等优势，适合将常用知识编译成技能，不过也有一定局限性。
微前端：迈向现代化前端架构的社会技术之旅
文章指出微前端不仅是技术模式，更是组织工作新范式。介绍其适用场景、演进现有系统方法，处理路由等跨领域问题策略，还强调它能让前端独立于后端现代化，实现渐进式变革。