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穿越100年前打造的AI，不知道二战和互联网，却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie，只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息，能从例子学Python，风格似20世纪绅士，研究团队将扩大其规模。
The Batch: 938 ｜ Gemini 的音乐生成器
Google将音乐生成器Lyria 3加入Gemini和YouTube，它接收文本或图像生成30秒音频，支持多语言歌词。在质量和遵循提示上优于前身，采取版权保护措施，对特定用户免费或提供高额度使用。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况，介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景，还给出最佳实践，如用‘提问模式’开始、组织好提示等，展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
国科大 ｜ 提出进化算法：EvolKV，自适应分配KV Cache，预算降至1.5%！
键值缓存（KV cache）是大模型快速运行核心技术，但输入文本越长，存储和处理问题越突出。国科大提出进化算法EvolKV，自适应分配KV Cache，实验显示其效果显著，预算可降至1.5%。
Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师
Figma 在设计平台集成 AI，有自动命名层等功能，能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施，关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器，确保设计师掌控输出，降低制作软件障碍。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
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。
高通Nuvia架构介绍
本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立，后被高通收购，旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果，虽面临法律争议，但设计独特，多方面表现出色，还具备安全功能和较高性能。