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Cursor就是最强知识库应用，没有之一
作者认为最好用的知识库应用是Cursor，它有RAG能力，能处理代码和纯文本，可创建修改文档，具备搜索能力且会及时支持先进模型。作者还分享用Cursor配合文档工作的规则及使用示例。
「2025 AI 实战手册」，年收入破亿的 AI 公司都在干什么？
硅谷 ICONIQ Capital 团队发布 2025 年度「The State of AI」报告，围绕 AI 产品落地，通过问卷收集 300 家 AI 公司高管回答，从开发、定价等五方面剖析 AI 产品端到端流程，还对比了 AI 原生和赋能型公司产品发展。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远？字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域，大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现，然而真正的项目开发要求更高。近日，字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench，还介绍了其构建、评估等情况。
GPT-5仅23.3%，全球AI集体挂科！地狱级编程考试，夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体，直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败，GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题，能成未来LLM编码能力标尺。
Claude与人类共著论文，苹果再遭打脸！实验黑幕曝光
苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文，揭露苹果论文三大缺陷，指出部分测试无解却让模型“背锅”，还给出正确评价大模型推理能力的方法。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
近年来，CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径，但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架，将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens，在减少 token 数的同时保留推理能力，已被 ICML 2026 接收。
2025小结：从RL到Agentic RL
作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。
大模型玩不好数独？！Transformer作者初创公司公布排行榜：o3 Mini High“变异数独”正确率仅2.9%
Transformer作者初创公司Sakana AI公布AI解决数独能力排行榜，用全新基准Sudoku - Bench考验大模型创造性推理能力。结果显示大模型总体正确率仅15%，9×9数独中高性能模型o3 Mini High正确率2.9%。