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构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
Claude最强领域被GPT反超！GPT 5.5最难编程基准破0
编程领域曾由Claude引领，如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试（ProgramBench）考验严苛，过往模型解决率为0，GPT 5.5高和超高推理模式成功破局，展现了不同解题风格。
英伟达机器人掌门人Jim Fan年度复盘：Vibe Coding火出圈，机器人领域却依然焦头烂额
AK推文让Vibe Coding火出圈，而英伟达机器人负责人Jim Fan对2025机器人领域发展泼冷水，指出硬件可靠性差、Benchmark混乱、VLA路线存问题等现状，并分享3个教训，还回应网友质疑。
奥特曼点评中美AI牌桌：美国猛攻前沿，中国凭“两张王牌”错位竞争
OpenAI CEO 萨姆·奥特曼在贝莱德峰会上指出，从 o1 到 o3 模型，复杂推理成本降 1000 倍，2028 年末数据中心 AI 认知能力或超人类。他还拆解中美 AI 竞争，美国前沿领先，中国旧模型推理成本控制和基建推进有优势。
实测腾讯云 AndonQ：号称比肩原厂技术专家的 “领域虾”，到底有多能打？
文章实测腾讯云 AndonQ，它号称全球首款 ITSM“领域虾”，可适配主流“虾”类工具，集成至 IM Bot。测评显示其成本低、上手轻量，在架构选型、故障排查等场景表现出色，将 ITSM 体系浓缩到对话框。
「我受够了Transformer」：其作者Llion Jones称AI领域已僵化，正错失下一个突破
颠覆性论文《Attention is all you need》作者之一Llion Jones在TED AI大会称厌倦Transformer。他认为AI领域资源多但创造力降，过度聚焦单一架构或错失重大突破，建议调高‘探索旋钮’并分享结果。
解决智能体手工构造难题！ 浙大&腾讯提出 ReCreate，从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架，不依赖手工设计，让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向，有三重设计，实验显示能提升多领域任务通过率、降成本，未来或开启AI“自我制造”时代。
震撼！OpenAI神秘模型连破6道前沿难题，奥特曼：AI在造「新知识」
OpenAI首席科学家爆料，其神秘内部模型一周攻克10道未发表顶尖数学难题中的6道。First Proof团队用公开模型测试，结果冷峻。虽OpenAI实际命中率或低于宣称，但AI解前沿题意义重大，也暂无法取代数学家。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。