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刚刚，Anthropic分享了构建Skills的最佳实践
Anthropic获300亿美元融资，估值达3800亿美元，发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。
LeCun离职后不止创一份业！押注与大模型不同的路线，加入硅谷初创董事会
离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
刚刚，Claude Code推出自动安全审查功能，顺便干掉了10家安全创业
Claude Code推出自动化安全审查功能，有 `/security-review` 命令和GitHub Actions集成两大核心能力，能检测多种漏洞，与传统SAST工具比优势明显，还能解释问题并提供修复建议。
当大家都在“养龙虾”时，阿里把生态里最大的龙虾递到了千问手里
2026年1月千问App上线点外卖、订酒店机票等服务，起初有局限，后体验改善。千问又上线“一句话打车”，接入阿里丰富生活服务生态，有望成“任务操作系统”，推动软件交互变革。
MiniMax海螺视频团队首次开源：Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。
750篇论文，彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述，涵盖754篇文献。分析传统路线痛点，介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等，还提及应用场景及未来方向。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
DeepSeek Harness和V4 Pro正式版同时重磅上线，一手实测：DSH更像是AI操作系统
DeepSeek V4 Pro正式版0813上线，升级Agent能力，网页、API、app皆可用。DeepSeek Harness亮相并开源，基于“一切皆插件”理念。V4 Pro跑分部分能力突出但价格将涨，其实际表现待更多测试。