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很多人没有意识到：靠自己实践出来的信息是非常值钱的
现在有了AI，大家普遍觉得信息差被缩小，但作者认为靠自己实践得到的信息仍最值钱，AI暂时替代不了。作者通过去咖啡馆、使用AI模型集合网站、上班等例子说明实践获信息的重要性。
猹与猹发布丨好产品，值得被更多人看见！
猹与猹团队分享过去一年进展，先做AI产品大众点评「观猹」，举办黑客松活动，发布「TokenDance」。针对产品增长和内容创作痛点推出「猹与猹」，用OMG理论助AI团队，孵化优质内容。
IMO/IOI奖牌得主18000人追踪：1500倍概率成亿万富翁
知名X博主Deedy挖出18000名IMO、IOI、IPhO奖牌得主职业去向。这群人成亿万富翁概率是普通人1500倍，成独角兽创始人概率是4000倍。分析了他们大学选择、职业方向，也探讨了中国选手去向。
燃尽、重启、爆火：Clawdbot 创始人的 35 分钟访谈实录
本文是 Clawdbot 创始人 Peter Steinberger 的访谈实录。他曾经营 PSPDFKit 13 年，后经历三年倦怠期。2024 年受 Claude Code 启发，10 天做出 Clawdbot，几周内 GitHub 星标近 9 万。还谈及模型看法、改名风波及产品前景等。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
人在美国，待过三家AI Lab，全凉了！
科技行业大裁员，Meta裁掉老将田渊栋，AI从业者人心惶惶。南洋理工大学副教授Boyang Li工作过的三家工业研究实验室全倒闭，他分享经历，探讨工业研究困难的原因。
AI时代，开发者不能再当 i 人了，「云计算代言人」敬告
亚马逊云科技副总裁 Jeff Barr 时隔 16 年再访中国，对比两个技术时代。他认为 AI 带来创新与挑战，开发者需强大沟通力。还介绍亚马逊云科技工具 Kiro 及新开发模式，预测未来软件开发形态转变。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。
99%的人都不知道：MCP 必须在 Claude Code 外面装
作者分享飞书MCP安装经验，指出MCP要在Claude Code外安装，介绍用Cursor生成安装命令、验证安装、删除服务等技巧，还整理《MCP安装指令文档》，复制粘贴就能用。