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十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发，介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容，还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举，最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
别死磕百万上下文了！Neo4j CEO 详解知识图谱：如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子？
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
Skill vs App：一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代，Skill会吃掉App吗？」主题沙龙上，多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App，App会以Skill形式继续存在并进化，还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
阿里：RL强化LLM推理，是技巧还是陷阱？
近年来，强化学习（RL）成为解锁大型语言模型（LLM）复杂推理能力的关键工具，但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验，揭示主流RL技巧的机制与适用场景，还发现极简组合（Lite PPO）性能超越复杂方案。
DeepMind哈萨比斯：AI能建模所有进化而来的事物
谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中，深入探讨了人工智能的未来，包括其在模拟物理现象、视频游戏开发中的应用，以及通用人工智能的潜在发展。他认为任何能通过进化形成的事物都能被AI高效建模，还分享了对多个AI相关问题的看法。
苹果应用商店ASO优化：Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍（进阶篇五）
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略，旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。
ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）
ASO（应用商店优化）的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断，挑选相关度高的关键词，提升App的覆盖、曝光、转化，从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化，还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化，提升App在应用商店的自然下载量。
合理利用应用商店ASO优化工具，提升APP产品权重和转化率（工具篇）
应用商店优化（ASO）是提升App曝光和下载转化率的关键过程，涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。