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学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
突发！Hugging Face 要被卖了：最新报价约870亿元
重要AI开源平台Hugging Face正探索出售，估值或达130亿美元。消息引发对开源生态的担忧，此前微软收购GitHub就曾让部分人迁移代码。它从聊天机器人转型，近年还扩张到硬件等领域。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译，介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛，支持 JIT 编译、多种架构，还说明了当前限制与未来计划。
1秒30000元，台积电的光刻机，就快“冒烟”了
1月15日台积电公布2025年第四季度财报，营收、净利同比大增，预计2026年营收增近30%。先进制程营收占比高，HPC贡献大，2nm量产等或改变营收分布，先进封装贡献将提升，资本支出也将增加。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
最新 AGI 暴论：强化学习的「GPT-3 时刻」实现，还需要 1 万年？
国外AI初创公司Mechanize三位创始人联合撰文称，RL或迎“GPT - 3时刻”，但需数千至上万年“模型处理任务所用时间”训练。还提出“复制训练”新范式，能磨炼模型能力，补足短板。
从日志学习到风洞验证：构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段，将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层，形成完整闭环，推动智算集群稳定性建设升级。