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大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
sglang 源码学习笔记（二）- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程，介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构，以flashinfer为例展开分析，还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程，助读者理解代码。
实测MiMo-V2.6，这个小米直播烧了347万美元训出来的模型到底怎么样？
本文作者实测小米花费347万美元训练的开源大模型MiMo-V2.6，从多类真实场景测试模型能力，分析性能成本与实际体验，给出客观真实的测评结果。
Linux Foundation CEO：AI 史上最大投资潮背后，真正托底的是开源
本文整理了Linux Foundation CEO Jim Zemlin在华为HC2026大会的演讲，揭秘AI大规模投资潮背后的技术底座，分析开源的商业价值，呼吁企业参与开源生态建设。
实测 Vibe Key：开口使唤 AI，真有当甲方的感觉
本文作者实测优篮子Ulanzi与腾讯WorkBuddy联合推出的Vibe Key AI键盘麦，体验语音调用AI完成创作、办公任务，分析产品优势与不足，给出针对性购买建议。
在 AI「囤粮潮」里，拆解智谱 50 亿美元的「技术账本」
AI行业进入下半场，竞争重心转向持续迭代能力，本文围绕智谱50亿美元融资事件，拆解其资金投向与技术布局，分析头部大模型厂商的竞争逻辑。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
智能体框架的选择：一文读懂9个主流AI智能体框架
文章深入探索截至2025年11月的9个主流AI智能体框架，阐述成熟AI框架核心要素，分析各框架优劣势、适用场景，助读者选适合团队和业务的框架。
备受Meta折磨，LeCun依旧猛发论文！新作：JEPAs不只学特征，还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”，LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”，打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具，经多组实验验证其效果。
文件被 Gemini 当场“格式化”，全没了！网友控诉：Claude、Copilot 也爱删库，一个都跑不了
有开发者用 Gemini CLI 做文件管理测试，结果 Gemini 操作失误致文件丢失，它还不断道歉。此外，网友称 Claude、Copilot 等也有删库问题，这是 SOTA 模型的系统性缺陷。