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AI 工程化进行时：当上百个专家探讨“落地”这件事
10月23 - 25日，QCon全球软件开发大会·上海站（2025）举办，超1300人参与。极客邦科技创始人霍太稳称AI进入‘深水区’，工程化落地是关键。多位专家演讲，探讨AI基础设施、智能体等话题，27个分论坛覆盖AI工程化全链路。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
科学家证实磁场真的能改变基因表达，但它的要求非常严苛
韩国东国大学 Jongpil Kim 团队研究证实磁场能改变基因表达，该团队绕开 ferritin 路线，通过全基因组筛选找到关键基因 Cyb5b，拼起磁场→基因表达分子链，并在抗衰老、阿尔茨海默病、抑郁症血清素调控方面做了活体验证。
冲上热搜！美团大模型，靠「快」火了
国内外开发者亲测，美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快，推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列，官网可直接用。该模型架构创新，训练方法高效，还做了专属和系统级优化，跑起来又快又便宜。
AI 写代码太烧钱了：Copilot、Claude 一起涨价，不如把程序员请回来？
GitHub与Anthropic几乎同时调整AI写代码收费模式，GitHub Copilot按使用量计费，Claude Code限制Opus模型访问。AI公司此前靠低价扩张，如今成本压力大，将成本转嫁到用户，而很多token被浪费，AI使用成本可能超程序员。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录：耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。
大模型的第一性原理：（三）信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。
万字实录：AI究竟是普通人的“印钞机”，还是更狠的「收割机」？| GAIR Live 021
雷峰网&AI科技评论邀三位老师探讨“AI大模型金融应用的机遇与挑战”。以Trading Arena大赛为例，分析大模型在金融投资应用，指出打造强逻辑推理“大脑”是金融应用关键，也提及Agent局限与“黑天鹅”预判路径等。
Cyber天花板被打穿！AISI实测Mythos能力正以4.5月翻倍速冲向ASI
英国AI安全研究所（AISI）实测Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT - 5.5，发现其网络攻防能力4.5个月就能翻倍，加速冲向ASI。Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中表现出色，瓶颈在于Token而非智力。