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用Codex做跨境电商：第四章
文章为《用Codex做跨境电商》第四章，聚焦选品工作流，以Pilates环为例，要核对三个问题有无市场与供应链证据，决定后续行动。交付物为选品卡，强调区分参考Listing、候选产品设想和样品。
实测丨别人还在做网站，Atoms 已经帮用户赚到第一桶美金了
当下多数AI编程工具只解决写代码问题，难以让产品变现。Atoms由MetaGPT等原班人马打造，补齐商业闭环，从市场验证、上线收钱到解决流量问题都有办法，实测效果佳，还让普通人成功盈利。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
陶哲轩用GPT-5解决数学难题：仅29行Python代码
陶哲轩最新发帖称，GPT - 5帮他解决MathOverflow上的问题，证明序列lcm(1,2,…,n)并非高度丰数的子集。他与GPT - 5沟通生成参数，并用其生成的29行Python脚本验证，且未遇AI幻觉问题。这不是他首次用AI解题。
Agent 的第一性问题：Proactive 与 Context 经济学
过去一年AI Agent能力提升，但用户体感未同步变好，原因在于人类注意力窗口有限。赛道分化，主动式桌面Agent是新方向，AirJelly是代表产品，五源资本对其创始人黄柏特进行访谈，探讨产品设计、应用场景等问题。
孙凝晖院士：集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓，集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出，集成芯片是提升性能新路径，但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
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。
业界对 Agent 的最大误解：它能解决所有问题
业界认为AI Agent规模应用“拐点时刻”已至，但IBM强调不必过度“神化”AI。其推出watsonx Orchestrate，还指出企业应用AI要解决数据、自动化等问题，本质是业务重构，非炫技。
业界对 Agent 的最大误解：它能解决所有问题
业界认为 AI Agent 规模应用“拐点时刻”已至，但 IBM 强调不必过度“神化”AI。其推出 watsonx Orchestrate 解决方案，还指出企业落地 AI 要考虑数据、流程自动化等问题，强调回归业务本质看技术价值。
不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
本文是对 MCP 联合创作者 David Soria Parrra 的访谈，回顾 MCP 从发布到成为行业事实标准的历程，探讨其演进、应用、竞争对手等问题，还分享经验教训，展望未来发展方向。