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Cluely：最具争议的 00 后 AI 创业者，用一款 “作弊神器”2 个月实现 600 万美金 ARR
本文编译自 a16z 与 Cluely 联合创始人兼 CEO Roy Lee 的对话。Roy 分享了 Cluely 的发展路径，它前身是作弊插件，后成 AI 助手平台，靠病毒营销 2 个月实现 600 万美金 ARR，虽有争议但潜力大。
AI 时代最大的“幻觉”：我们有了最强工具，却正在失去定义真问题的能力
BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出，AI时代人们易迷失在‘可能性’中，失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例，从多方面分享增长方法论，强调用户需求洞察的重要性。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
红杉专访 OpenAI Codex 团队：AI Coding 的未来，应该是异步自主 Agent
红杉专访 OpenAI Codex 团队，探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托，AI 编程朝解放生产力方向发展，团队分享了产品思考等内容。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
深度研究白菜化？谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目，用Gemini 2.5与LangGraph结合，可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展，还展示了现代AI应用开发趋势。
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”：造出百款“高危”应用，普通开发者一小时内黑入，氛围编码成了黑客“天堂”？
近日，Replit 员工报告 Lovable 未修复关键安全漏洞，扫描发现其百款应用高危，普通开发者一小时内可黑入。Lovable 虽推出‘安全扫描’功能，但仍未解决底层问题，引发对氛围编码安全责任的讨论。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。