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《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理，且市面上缺系统学习资料，决定手写一份教程，即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手，介绍了其 8 个应用场景、技术规格，还说明了适合读者与全书路线图。
Tabbit浏览器实测：AI终于学会帮我上网干活了
本文实测Tabbit浏览器，它刚正式发布且免费。与Arc、Atlas不同，Tabbit切换成本几乎为零，有智能标签整理、妙招功能、Agent智能代理等，还内置多个国内外大模型，但脚本妙招和智能标签整理有改进空间。
万字长文｜迈向电商大模型时代，从虚拟试穿聊到电商AIGC
本文是京东李岩博士在AICon2025的演讲整理。他从虚拟试穿切入，拆解其技术逻辑、行业实践与未来趋势，还介绍京东电商AIGC布局，如商品抠图、素材生成等能力，分享业务成果及对电商AIGC未来的看法。
对谈零次方闵宇恒，我们应该怎么教本科生去创业？｜00后创业者系列
本文是对00后创业者闵宇恒的访谈。他25岁清华硕士在读，本科毕业一年带领具身智能团队获亿元级融资。文中介绍其创业经历、零次方机器人特色，探讨大学创业教育、具身智能发展等问题。
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。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。
1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
AI抹平了执行力，一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零，让公司原有的评估制度失灵，出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量，AI 时代更看重判断势能，组织、管理者和个人都需重新校准。