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《DeepSeek掘金》背后的故事——从行业寒冬到AI春潮，用腾讯IMA知识库重构价值
本文讲述《DeepSeek掘金》成书背后的故事。从行业寒冬到AI春潮，编委们因DeepSeek迎来职业转机。面对出版市场乱象，用腾讯IMA知识库完成创作，还打造四位一体学习方案，致敬梁文锋与DeepSeek理想主义。
教机器人干活，光“刷课时”可不够！灵初这次较真数据质量
本文聚焦机器人学习人类操作的数据痛点，灵初智能提出逆向生成强配对数据的新思路，升级Psi-R2.5模型，提升数据可用性，降低新任务适配成本，方案已落地客户现场。
DeepSeek Harness 保姆级教程：安装配置、模式详解、Token消耗&竞品对比
本文是DeepSeek Harness的保姆级教程，从零讲解这款开源AI Agent运行框架的核心特性、安装部署、功能模式、Token消耗机制，横向对比主流竞品给出选型建议，新手也可快速上手。
字节最火的开源Agent项目，如何思考Agent的自我进化？
4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
OpenAI深夜祭出GPT-5.4，暴击Claude！原生操控电脑，打工人悬了
OpenAI发布GPT - 5.4，全面反击Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.6。它是首个有「原生电脑使用」能力的通用模型，各维度无短板，成绩炸裂，定价也创新高。
Gemini 3来了，Software 3.0也快了
作者认为Gemini 3是目前最好的模型，编程时前端用Gemini 3，后端用Codex。无编程需求时，它也能助力信息处理。Google推出Generative UI，二者结合让我们接近Software 3.0。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
Anthropic 反杀 OpenAI，LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示，Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能，支出从训练转向推理。
ACL首届博士论文奖公布，华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖，获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min，其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外，还有三篇论文获提名，包括李曼玲等学者的成果。