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关于中美 AI 竞争的差距，我可能真的说错了
作者因读者反馈，意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国，但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知，且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看，揭秘推理模型基础
著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别，还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。
OpenClaw引爆的AI Agent浪潮中，终于有芯片给端侧“解渴”了
OpenClaw让AI Agent成产业竞赛焦点，但云端方案算力、成本和安全问题凸显。瑞芯微推出端云协同方案ClawChips，采用算力解耦架构，在成本与场景适配间找平衡，还开源并提供开发套件借用权益。
计算机和人工智能领域，新增了两位院士
2025年中国科学院院士增选结果公布，计算机领域的清华大学刘云浩教授、人工智能领域的南京大学周志华教授当选。文中介绍了两人履历、科研成果，也展现我国AI研究飞跃突破。
“Claude Skills很棒，可能比 MCP 更重要”
10月17日，Anthropic发布Claude Skills，是助其模型获新功能的模式。Claude用Skills可改进执行特定任务方式，且只在相关时调用。它易共享，可能比MCP更重要，实现依赖编码环境。
从需求分析到代码生成，LLM都能干点啥？一文读懂291个软工Benchmark！
大语言模型重塑软件工程各环节，但缺乏评估其在该领域表现的系统工具。浙江大学等机构团队首次对291个软件工程Benchmark系统综述，分析现状、痛点并给出改进方向。
1周半写64个PR、完成30%项目重构：一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后
Calendly作为成熟SaaS公司，分享Agentic Engineering实践，让Agent嵌入研发全流程。如一周半生成64个PR，完成30%项目重构。还探讨了瓶颈转移、对工程师的影响等，强调判断力和规则的重要性。
DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍
近期，DeepSeek发布DSpark，阶跃星辰发表JetSpec论文，二者聚焦大模型推理效率。DSpark关注验证效率，JetSpec从Draft生成本身入手。结果显示，二者都有加速效果，共同表明推理效率正成Agent落地关键变量。
Zendesk：生成式 AI 让代码不再稀缺，研发瓶颈转向“吸收能力”
Zendesk 提出生成式 AI 改变软件交付核心制约因素，从编写代码转为‘吸收能力’。文章阐述该概念，提出四项应对措施，还指出 AI 对不同系统的影响，深化了编码非瓶颈的观点。
老黄公开叫阵谷歌，一个能打的都没有！首次承认低估了Anthropic
在近两小时播客中，英伟达CEO黄仁勋与主持人深度对话，重申技术护城河，对全球竞争格局表达预判。他叫阵谷歌TPU、亚马逊Trainium上MLPerf打擂，无人应战；还承认低估Anthropic，阐述英伟达商业哲学。