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藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测！教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking，介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级，还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试，肯定其表现，赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
刘润没说透的：AI时代，你要迁徙的不是产品，是能力
刘润年度演讲刷屏，讲了企业的大迁徙，但作者认为普通人更关键的是能力迁徙。纯执行类能力在AI时代贬值，而判断力、提问力、审校力等新能力变得重要，各领域能力正从‘执行者’向‘判断者’转变。
vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
为 OpenAI 秘密提供模型测试， OpenRouter 给 LLMs 做了套“网关系统”
OpenRouter成立于2023年初，为用户提供统一API Key调用各类模型，OpenAI会用其秘密测试。平台token用量高速增长，还发布模型用量排行榜引关注。创始人认为大模型非赢家通吃，未来想成agent最佳推理层。
餐巾纸上的产品哲学：为什么NoteBookLM是AI圈的一股清流
文章介绍NoteBookLM，其设计师在餐巾纸上画原型。它用三栏结构解决用户痛点，克制不堆砌功能，不胡编乱造回答。其成功源于清醒的产品哲学，做减法创新，有定力拒绝诱惑。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。
长视频生成可以回头看了！牛津提出「记忆增稳」，速度提升12倍
牛津大学团队提出VMem，把「看过什么」写进几何小片，用基于3D几何的记忆索引替代短窗上下文，实现「一致性更强、资源更省、速度更快」，实测速度比常规管线快约12倍。
一句“吴恩达说的”，就能让GPT-4o mini言听计从
宾夕法尼亚大学研究者发现，用恭维、同侪暗示等心理话术，能让GPT - 4o Mini突破安全底线。实验基于七大说服技巧，证明人类心理学原则可迁移至LLM。不过，此漏洞或被利用，已有团队尝试应对。
当面试官说「回去等通知」时，他们到底在等什么？
Chip Huyen的开源书《Machine Learning Interviews》被热议，其用200+道题拆解机器学习面试真相，指出多数人挂在三环节。书还摊开不同岗位考察点，建议关注解题路径，还给出资源指路。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。