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Skills 真的可以帮我干活了：把工单分析变成一个可复用的 Skill
Anthropic推出Skills时未被看好，Claude Code2.1.3版本解决触发难题。作者将工单分析固化成可复用Skills，指出传统思路获取数据难，提出新方案，还对比了Skills和Workflow，强调前者优势。
Pingpong Schedule并不是万能钥匙
SGLang社区开发者反馈，SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致，因算力提升，其使TensorCore未充分利用、TMA效率低，建议用Cooperative策略。
从 0 到 1 做一款 AI 产品：技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定？
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验，涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本，从 PLG 转向 SLG 等，为小团队创业者提供实用借鉴。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
卡帕西推荐的AI Coding指南：3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南，由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略，即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工，还分享实用小技巧。
想成为一名合格的 AI PM，先抛弃过去那些让你成功的经验
文章指出 AI 产品经理与传统产品经理不同，AI 是会演进的系统。掌握 AI 产品策略是 PM 首要技能，从方向、差异化、设计、部署、领导力五阶段构建策略，还介绍了结构化实验方法，无策略的 PM 将被淘汰。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
阿里开源 Vivid-VR！带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复，基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略，设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器，实验展现出优异表现。