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让AI Agent自动接Issue、写代码、上线：我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线，对比传统流程，指出开发者角色转变。列举开源工具，给出200行代码的最小实现，分析半自动与全自动差异及信任鸿沟，点明开发自动化趋势，还给出落地建议。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
Claude Skills｜将 Agent 变为领域专家
今年10月，Anthropic推出Claude Skills能力，可在Claude多产品使用。它是向Agent注入内部知识的标准化方案，与MCP可协同工作，还介绍了实现Agent Skills的方法及主动式智能导购AI助手构建。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
24条小红书流量方法，AI使用者分层，各平台账号解封技巧等，【收藏】
这篇综合文包含6篇合集，涵盖小红书流量增长心法、AI使用者分层、平台账号解封技巧、创业者项目放大方法、烘焙店盈利策略及执行力探讨等内容，对搞流量、创业及用AI有启发。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
支付宝出手了，全民级的AI健康管家来了。
作者参加蚂蚁AI医疗产品发布会，介绍了全新AI产品AQ。它是专门的AI健康助手，免费用，能精准定位病因，还可预约挂号，与医保打通，有健康档案等功能，打破医疗信息差，未来可期。
【万字长文】Claude Skills完全指南：从概念到实战
这是万字Claude Skills指南，从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包，有渐进式披露设计，对比了与MCP、Subagent区别，阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系，提示安全风险并推荐资源。
检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中，系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明，语料扩容可让小模型追上大模型，提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。