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InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。
即将开源 | 阿里云Tair KVCache Manager：企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
阿里云Tair KVCache团队联合多团队将开源Tair KVCache Manager，介绍其架构设计与实现。该服务应对Agentic AI下KVCache存储挑战，解决传统模式难题，具备企业级管理能力，后续还会完善多方面功能。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员，日常用Cursor开发，因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等，还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
MiniMax修改开源授权被骂疯了！限制M2.7商用、强制标注来源，却没完全撤下MIT标识
近日，MiniMax M2.7 模型变更开源使用条款，收紧商业授权，引发社区热议。MiniMax 称此举为防第三方‘阉割降级’模型。但标注‘Modified - MIT’却限制商用引开发者质疑，此前 MiniMax 一直完全开源。
LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
黄仁勋预言的100万亿市场，被易鑫金融Agent撞开一道口子
大模型在金融行业落地潜力大但门槛高。易鑫依托行业经验，推出Agentic AI解决方案，由XinMM - AM1大模型和Harness体系组合，覆盖汽车金融全链路，已在风控等场景应用，拉开效率革命序幕。
AI 创业者的反思：那些被忽略的「快」与「长」
周喆吾分享在 3D AR 社交平台 Presence 的创业反思，强调 AI 创业中‘快’和‘长 context’的重要性，还举例说明 AI 对白领工作的影响、Workflow Capture 做法等，指出产品经理和投资人应提升对模型的认知。