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AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
Skills 真的可以帮我干活了：把工单分析变成一个可复用的 Skill
Anthropic推出Skills时未被看好，Claude Code2.1.3版本解决触发难题。作者将工单分析固化成可复用Skills，指出传统思路获取数据难，提出新方案，还对比了Skills和Workflow，强调前者优势。
大模型的进化方向：Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华，探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型，林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈，商汤推出NEO架构革新，还在落地应用优化，为年轻人指明新赛道。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
两张图定位全球，o3碾压T0级高手！人类「诡计」被看穿，跨模态推理爆表
OpenAI的o3在GeoGuessr游戏中与大师级玩家Sam Patterson对决，o3通过视觉与搜索推理，忽略伪造EXIF信息，最终以23179比22054获胜，展现出跨模态推理潜力，引发对AI推理能力的思考。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
AI游戏生成迎来「机制觉醒」：可自我进化的玩法设计师
文章指出当前大模型生成游戏存在玩法创新不足、评分虚高等问题。CreativeGame技术关注此问题，通过先写设计文档、激发创意、设计记忆架构等方式，让AI围绕机制持续迭代，探索可解释、可追踪、可迭代的创作范式。
1052篇文献！上海AI Lab发布科学LLM综述：从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。