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都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
人工智能无法加速软件交付
文章以养狗比喻，指出有些机构用AI只看重速度，速度并非目标，为速度用AI缺乏可信度。强调应看重反馈，以反馈循环主导软件交付流程，还给出团队规模、产品开发等建议。
“龙虾之父”接连点赞，星标 5k+：有道龙虾李良才拆解全场景 Agent 演进逻辑与 Vibe Coding 实战
网易有道推出国内大厂首个 100% 开源 Agent 产品有道龙虾 (LobsterAI)，发布不到一月在 GitHub 获 4000+ Star，还获‘龙虾之父’点赞。有道 AI 应用架构师李良才在大会分享其养成史、架构选型及 Vibe Coding 实战。
Claude Design暴击设计行业！Figma、Adobe市值闪崩
Anthropic Labs推出AI原生视觉设计协作平台Claude Design，由Claude Opus 4.7驱动，向Adobe等设计软件巨头发起挑战。它有三大杀手级功能，能大幅提高设计效率，引发资本市场震动。
AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？
随着AI应用爆发式增长，数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’，从场景和能力两方面阐述演进方向，以响应AI时代数据基础设施变化。
Generalist最新长文定调：具身原生才是正道，中国玩家原力灵机已交卷
Generalist创始人Pete Florence团队释出GEN-1技术博客，否定世界模型与VLA之争，强调具身智能应回归目标，主张从零训练。中国原力灵机DM0也采用具身原生路线，在RoboChallenge评测中成绩优异。
担心被曝“于谦门”，57岁的于谦到底用龙虾做了什么？
于谦视频播客《多新鲜呐》最新一期，本质是“AI产品用户体验公开测试”。于谦作为测试员，关注点在结果、省事、风险等，节目把技术叙事换成生活叙事，帮AI面向大众转译。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。
摩尔线程天使投资人：对近期AI的四十个观察
摩尔线程天使投资人王捷整理关于AI经济四十个问题，涵盖模型发展、经济影响、就业冲击等方面，如Scaling Law收敛、AI扩散时间、数字层机制等，为探讨AI经济提供观察视角与分析框架。