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为什么我不“凭感觉编程”
作者 Jacob Harris 分享不“凭感觉编程”的原因。他认为使用 LLM 要付费，且无法应对编程本质复杂性，还缺乏元认知。同时，他强调编程中摩擦的重要性，在乎编程的创造性与责任感，也反感 LLM 语气等。
虚拟智库：运用大语言模型获取多元视角
本文探讨如何用大语言模型（LLM）构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例，通过让 LLM 扮演不同角色，如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等，从多元视角讨论微服务架构利弊，为架构决策提供参考。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
谷歌AI新里程碑：一个能「做研究」的系统诞生了，用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌提出能帮科研人员编写「专家级」科研软件的AI系统，融合大语言模型和树搜索，可整合重组知识构建新思路。在多领域超人类表现，但局限于可量化任务。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述，通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集，给出技术地图、评估框架与未来路线，梳理技术全景、评估指标，还介绍主流数据集，指出RAG已演变为复杂系统。
谷歌公开全新极限压缩算法：LLM提速8倍、内存占用狂降6倍，精度零损失
谷歌推出全新量化算法 TurboQuant，瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点，能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步，实验数据表现优异，将改变搜索格局。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
刚刚，LeCun团队开源首款代码世界模型！能像程序员一样思考的LLM来了
Meta官宣发布代码世界模型CWM，将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练，能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错，算是Meta的概念验证，目前可看作Demo。
阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布WebDancer信息检索Agent，能自主上网查资料。它具备多步推理等能力，采用四阶段训练范式，模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异，突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。
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。