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特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向｜文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统，一是改变“知识学习”方式，带来知识输入革命；二是改变“智能体”结构，探索推荐模型新范式；三是创造“新世界”，实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
AI编程节省95% token，工具调用上限狂飙20倍，开源记忆系统登顶GitHub热榜
Claude - Mem是一款登顶GitHub热榜的持久化记忆系统，直击AI编程助手跨会话失忆痛点。它免费且省token，通过‘三层渐进式披露’架构，常规省90%，测试阶段省95%，工具调用上限提20倍。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩，但在MRCR（4 - needle）测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型，应用Lightning Attention机制，开源了40K和80K两个版本。
高通新款云端芯片公开！借推理抢英伟达蛋糕，市值一夜暴涨197.4亿美元
高通宣布推出AI200和AI250两款全新AI芯片进军数据中心市场，消息使股价一度飙升超20%。新品聚焦推理阶段，主打低TCO、高能效与强内存处理能力，还推进端到端软件栈。高通早有布局，已获订单。
AI × 老旧系统：Vibe Coding 构建 AI 迁移工具，实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工，AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法，还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用，最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
YC CEO把自己第二大脑系统开源了：专供OpenClaw与Hermes，全息记忆打造迷你AGI
YC总裁Garry Tan开源第二大脑系统GBrain，可让AI agent拥有持续成长的知识库。它将各类信息汇入可检索知识库，每轮对话让agent更聪明，适用于OpenClaw和Hermes Agent，有多种使用路径。