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Sora 2刷屏全网：拍《瑞克和莫蒂》、过物理测试，太棒了
OpenAI推出的Sora 2刷屏海外，能完成以往视频生成模型极难实现的任务，在物理准确性、逼真度和可控性上有重大提升。它还能进行二创、模拟电脑操作等。OpenAI发布由Sora 2驱动的社交APP，强调促进创作，保障安全。
Python语言从2.7到3.14的能力变化与演进逻辑
文章从编程风格、类库生态、性能优化等多维度，阐述Python从2.7到3.14版本的能力变化与演进逻辑。如编程风格现现代化转型，类库生态战略性调整，性能优化有突破性进展等，还分析了演进背后的推动力及未来趋势。
Anthropic 联创：2028 年实现 AI 自我构建的概率超过 60%
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发长文称，到 2028 年底，AI 实现端到端自动化研发概率超 60%。他分析多维度测试数据，指出 AI 在代码、科研、自我训练和管理等方面能力提升，也探讨了成真后的影响，但遭黄仁勋和陶哲轩质疑。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
AI x 保险图谱：第一家 AI-Native 的保险独角兽会长什么样？
保险业规模庞大但运营效率极低，超 60%流程依赖人工，索赔周期长、客户满意度低。过去两年，LLMs 提升了 AI 处理非结构化信息的能力，使 AI 接管保险核心流程成为可能。GenAI startup 围绕保险流程构建产品，AI-native 保险公司也应运而生。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
不堆参数堆架构，这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。
CIO 正在抛弃 AI 生码率：一场关于什么才算产研提效的实践复盘
阿里云CIO蒋林泉团队复盘AI时代产研组织效能提升实践。指出多数企业用AI停于工具替换，AI生码率等指标存误区。介绍团队从多方面重构产研组织，如左移质量测试等，还提出新岗位与框架，分享对工具、组织和人的见解。
DAA：李厂长在 Agent 时代给了个新坐标
作者参加百度Create 2026，李彦宏提出DAA（日活智能体数）概念，认为衡量平台和生态繁荣应看此指标，还预测未来全球DAA超100亿。对比Token，DAA是结果视角，更像Agent时代价值坐标。百度多款产品展示了Agent能力，还提出“芯云模体”新全栈。