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Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’，无法确认漏洞是否可被利用，导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式，先定位可疑点，再对漏洞进行真实攻击验证，显著降低误报率。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
作业帮基础观测能力之一监控体系实践
本文介绍作业帮监控体系实践。其监控体系随云原生成长，支持全集群监控。构建时选 Prometheus 采集、VictoriaMetrics 存储，还从多维度采集指标，用自研代理降成本、治理指标，让系统更贴合研发。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
Midscene.js 实战与源码剖析：如何重塑 UI 自动化
本文介绍Midscene.js这款基于AI的下一代UI自动化工具，剖析其设计动机、架构、原理及源码，结合业务场景分享问题与思考，还对比类似工具，给出试用配置和使用建议。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
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。