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传感器如何赋能精细化工行业？丨郭源生细说传感器
文章聚焦精细化工行业的智能传感器，阐述其应用前景、产业现状等。指出传统传感器短板，介绍前沿技术与传感器融合方案，预测市场规模与用量，分析智能化瓶颈并给出突破路径与建议，推动行业高端化升级。
科学家要失业了？GPT-5仅用18分钟解出黑洞方程，效率碾压人类数月！
2026年AI成科学家新战友，从破解优化难题到重现黑洞对称性，加速科学发现。数学家与ChatGPT合作完成证明，物理学者用GPT-5 Pro快速解黑洞方程，OpenAI还助力攻克生物学难题。
Harness Engineering？不过是把工程常识换个名字
Chayenne Zhao 发文炮轰 harness 概念，认为它只是工程常识换个名字。她以 SGLang 社区构建多智能体系统为例，阐述解决问题的方案和关键决策，还指出真正驱动改进是环境层面，而非模型。
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
2026 编程巨变：Anthropic 报告揭示 Agent 编程八大趋势
Anthropic发布《2026 Agent编程趋势报告》，预测写代码将从‘人写’变为‘人指挥AI Agent写’。报告梳理八大趋势，分基础、能力、影响三类，还给出2026年需关注的领域，指出AI改变开发者工作内容。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
Clawdbot 深度拆解： 7 个问题看懂它。
近日，AI技术圈焦点是开源项目Clawdbot（已改名Moltbot）。它是“全天候Jarvis”，GitHub星标超8万。本文深度拆解，介绍其概念、对比同类、分析独特魅力、创意场景、安装配置、运行原理及面临的挑战。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十二】｜位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感，引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE，还提及为让模型处理长文本，在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
疯狂英伟达，疯狂撒钱
英伟达现金流储备飙升，分析师预测到2030年其累计自由现金流将远超科技巨头。它投资超80次，构建AI全产业链布局，聚焦能源基建和物理AI领域，偏好前OpenAI和老英伟达人创业企业。