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6个做AI和ML的奇技淫巧
作者整理了6个做AI和ML的技巧，如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等，指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招，还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法，指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要，还分析了重要性、优化方法，给出实践经验，强调要在性能、成本和准确性间平衡。
语音模型也能“freestyle”？可定制角色，模拟背景音
阿里新推两款语音模型，Fun - CosyVoice3.5可基于参考音频克隆声音，优化多方面能力；Fun - AudioGen - VD能进行‘从无到有’音色设计，并模拟复杂听觉环境。用户即日起可在阿里云百炼调用。
10人创业团干翻行业“潜规则”！全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”，谷歌老兵不烧钱创业
在AI创业浪潮中，谷歌老兵Bryan Zhou带领10人团队创立AnyInt平台。该平台定位AI Infra中间件，一个API对接所有模型，提倡“去中心化”，让用户付费，还在工程、安全等多方面优化，吸引开发者付费。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。