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关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题
文章解答了关于 AI Agent 的三个读者问题，包括概念定义、大厂推出的原因及商业化前景、通用与垂直类 Agent 的商业前景。指出 Agent 是 AI 落地有价值方向，目前有挑战，真正机会在围绕其构建的数据、工具和行业理解。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
陶哲轩亲测！GPT-5 Pro 40分钟破解3年难题，登顶最难数学考试
数学家陶哲轩将几何难题交给GPT - 5 Pro，虽推理完美但无解。同一周，GPT - 5 Pro在FrontierMath测试集夺冠。陶哲轩测试发现AI在科研不同层面表现有别，也揭示了AI理解力受限及人类与AI的分工边界。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
吴恩达最新来信：是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出，并行智能体正成为提升AI能力新方向，多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法，并行agent提升性能同时无需用户久等，且大模型token成本下降使其可行。
DGM：首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。
Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。
估值神话即将崩盘？Palantir CEO狂喷OpenAI和Anthtropic：拿走企业核心机密还要收过路费
Palantir CEO Alex Karp在电视采访中拆解OpenAI和Anthropic商业模式，指出企业花买token的钱未获匹配价值，商业机密被拿走。他质疑按token收费机制，认为不能稳定创造价值。还指出企业数据可能使模型取代自己，行业高估值或松动。
千问Qwen旗舰预览版Qwen3.6-Max-Preview发布
千问Qwen发布下一代旗舰模型早期预览版Qwen3.6 - Max - Preview，在权威评测中登顶最佳国产模型。此前开源的Qwen3.6 - 35B - A3B用30亿激活参数匹敌数百亿参数稠密模型，新模型在多方面给出技术演进方向。