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你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
Karpathy：写了20年代码，现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。
Anthropic：警惕评测排行榜！差别可能只是机器的内存更大，而已
Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。
黄仁勋2025都在投啥？出手50次，32家公司覆盖产业链闭环
2025年前三季度，英伟达参与50笔AI风投超去年全年。投资覆盖基础设施、模型厂商、应用等领域。其AI俱乐部有32家公司，分三档。英伟达鲜少领投，黄仁勋不信AI有泡沫，投资能锁定硬件订单。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
GEO中，llms.txt是个啥？
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案，分提案A（访问控制）和提案B（推理指导）。提案A类似robots.txt，控制内容用于模型训练；提案B是Markdown文件，助LLM理解网站。作者整理指南分享，盼业内出标准。
沉寂一个月，openPangu性能飙升8%！华为1B开源模型来了
华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。
英伟达震撼首测Vera Rubin，DeepSeek吞吐暴涨30倍！
英伟达公布下一代旗舰级机柜Vera Rubin NVL72片上实测数据，用DeepSeek - V4 - Pro跑任务，每兆瓦吞吐量最高升30倍、Token成本最高降35倍。还宣布Groq 3 LPX量产，推出Agent专属Vera CPU，被SpaceXAI采用。
从零开始，教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件。
作者分享用Codex开发久坐提醒猫爪硬件的过程。先与Codex聊需求、写代码，再按其提供的清单买硬件，连线、烧录也靠它指导，还可让它调试动作、操控3D打印，体现AI时代硬件开发的便捷。