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李静海院士团队：未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来，强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战，提出收集处理原则，指出要重视数据系统逻辑与架构研究，建立标准协议框架，促进AI健康发展。
17000字Claude 系统提示启示：Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。
Clawdbot火了，Anthropic急了，Claude Code连夜更新了Agent任务系统。
Claude Code更新Tasks系统，将原TODO系统升级，任务可借助文件系统持久化，实现进度同步。Task变为依赖图，有阻塞关系，还能让多个Agent分工协作，任务状态存本地文件，方便查看。
从0到1搭建生产级Agentic AI系统：踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。
深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做，飞轮难转，原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践，提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论，阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
视觉强≠能干活！清北普林斯顿等开源WorldArena，世界模型评测被颠覆
2026 年 2 月 13 日，清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系，撕开了‘美丽视频’伪装，让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。
24个Agent工作流框架用哪个? 11个维度全面评测
LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。