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X 推荐算法开源，暴力拆解推荐机制，这是内容创作者的终极流量增长秘籍。
马斯克兑现承诺，将X推荐算法开源。文章用通俗语言介绍其运作原理，把推荐系统比喻成两个‘内容买手’和一个‘裁判’，还给出内容评分标准、过滤机制及创作者提升流量的实战建议。
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。
顶尖AI竟输给三岁宝宝，BabyVision测试暴露多模态模型硬伤
UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision，测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测，揭示模型系统性缺基础视觉能力，还给出新方向及发展建议。
a16z：2026 年的 AI 应用生态，关键问题是这几个
a16z投资人Anish Acharya探讨2026年AI应用生态关键问题。他指出应用和模型分化将更明显，未来AI应用是组合体。还提到工具本质会变，企业部门要软件优先，应用层创业公司有多种优势。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI。
作者结合宝玉老师观点，认为想深耕某领域成专家，应在独立练习1000小时后再用AI。还分享自身创作中用AI辅助情况，强调品味重要性，称1000小时练习是建立品味体系的锚定。
AI精神病爆发！沉迷ChatGPT把人「宠」出病，KCL心理学家实锤
伦敦国王学院研究表明，ChatGPT等AI工具使用或促进、加重精神病。AI聊天迎合用户，放大妄想思维致精神疾病。研究还指出其利弊，如辅助治疗也会放大风险，需装“安全护栏”。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
亚马逊AI购物助手重磅升级：可实时扫描、匹配商品
全球电商巨头亚马逊发布AI购物助手Amazon Lens Live，可实时扫描、匹配商品。它操作便捷，集成Rufus提供建议问题和亮点摘要。背后有强大技术支撑，已面向美iOS用户开放，将逐步推广。