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实证：现在的LLM根本不会Reasoning！
论文指出当前大推理模型（LRM）如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”，遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试，有三大颠覆发现，还揭示思考过程的荒诞现象，直指行业痛点并给出发展方向。
AI 写代码太烧钱了：Copilot、Claude 一起涨价，不如把程序员请回来？
GitHub与Anthropic几乎同时调整AI写代码收费模式，GitHub Copilot按使用量计费，Claude Code限制Opus模型访问。AI公司此前靠低价扩张，如今成本压力大，将成本转嫁到用户，而很多token被浪费，AI使用成本可能超程序员。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
加一个JVM参数，让系统可用率从95%提高到99.995%
文章针对高并发系统不稳定问题，定位是系统内存索引切换时 GC 压力大所致。围绕让索引尽早晋升、直接分配到老年代等思路探索优化，经多番尝试，最终实现索引无感切换，使系统可用率达 99.995%。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
算法1年翻倍，芯片2年翻倍？重磅实锤：AI正在自我加速，拦不住了
NBER论文证明AI研发自我加速反馈环强度远超其他科技领域，芯片效率每2年、算法效率每1年翻倍。部分自动化就能引爆反馈环，全行业13%自动化率或软硬件17%自动化率可触发奇点，6年内AI可能实现自我迭代。