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AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
GPT-5「降智」真相曝光：不是变笨，而是五个超级开关没激活
新智元报道，OpenAI最新提示工程指南揭秘调教GPT - 5的方法。通过调整自主探索倾向、推理深度等五个开关，可让GPT - 5从偶尔靠谱变全能，还介绍了元提示小技巧解锁其潜力。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
1700个OpenClaw技巧，我用多邻国的方式学会的！
AI带来学习方式变革，OpenClaw技巧众多难记。智谱清言APP的学习搭子功能，可将GitHub项目生成多邻国式课程，还能处理论文、演讲等素材，通过多种技术实现知识读薄、读活、读透。
The Batch: 876 | Gemini 的环境影响测算
谷歌研究人员对驱动 Gemini AI 助手的模型进行一年研究，发现处理一个提示的环境影响小。其能耗、水耗和温室气体排放量远低于此前估算，2024 - 2025 年处理中位提示时能耗、排放大幅降低。
王兴兴署名，宇树机器人春晚之后又进化了：单个策略就能学习各种极限动作
春晚上，宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在，多机构提出 OmniXtreme 通用策略，可执行各种极限动作。该框架分两阶段，经测试在仿真和现实中表现出色，打破了泛化壁垒。