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OpenAI 最新报告：让团队变得 AI Native 的五大原则
OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》，基于与国际大公司合作经验，提炼出让团队变得 AI Native 的五大原则，即对齐、激活、放大、加速、治理，还给出各原则策略及反思问题。
超越RAG和DAPT！华人团队新研究引热议：即插即用、无需改变原参即可让模型化身领域专家
华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法，即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”，即插即用、不改原参，能让Qwen、Llama等模型成领域专家，还降低困惑度。
安全噩梦：Docker 警告 MCP 工具链中存在的风险
Docker 博文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具引入安全漏洞，如凭证泄露等。MCP 发展迅猛但部分实现有隐患，Docker 分析发现广泛漏洞，还提出强化方法应对风险，其他厂商也有类似担忧。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
150PB工业数据+智能体革命，西门子开启AI制造新纪元
西门子在工业AI领域成果显著。其工业智能体系统贯穿工业脉络，Industrial Copilot提升开发效率。工业基础模型扎根150PB工业数据，与主流大模型路径不同。西门子靠数据和行业know - how构筑护城河。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
全球顶尖AI做物理，被人类按地摩擦？不懂推理大翻车，本科生碾压
港大等机构用3000道物理题测试顶尖大模型，如GPT - 4o、Claude 3.7 Sonnet等，结果模型准确率远低于人类专家。研究推出PHYX基准测试，揭示模型依赖知识、公式和模式匹配，缺乏真正物理理解。
AI长身体，直接做实验！自主通用科学家，科研界的Scaling Law来了
本文探讨未来科研范式「自主通用科学家」（AGS），它将AI与机器人技术结合实现科研全流程自动化，有望突破人类科研限制，引发科学范式变革，还介绍了相关架构、优势及面临的挑战和应对策略。
Vibe Coding 有了，Vibe Design 呢？Lovart 让不会设计的人也能输出专业素材
作者用 AI 编程一年多，但标签页表情包提醒自己不是设计师。现有生图工具生成的 PNG 不能直接当 logo 用，而 Lovart 打通从 PNG 到 SVG 的路，让无设计知识的人也能输出专业素材。
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。