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AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
一个Bug改通宵！用AI写超50%代码，只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研，发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍，也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI，而初级开发者因经验不足更谨慎，同时调研还涉及绿色编码认知。
离职员工首次长文揭秘真实的OpenAI：一半是天才，一半是疯子，7天时间上线code x
OpenAI离职员工Calvin French - Owen分享在公司一年工作的回忆与反思。从企业文化、技术栈揭秘，到7天打造编程代理code x的故事，让我们首次得以窥见OpenAI内部。作者认为这里有独特文化和强大执行力。
Midjourney正式推出 V1 视频模型：美学细节无敌
Midjourney推出视频生成模型V1，主打高性价比、易上手。采用“图像转视频”工作方式，有两种动画和运动幅度设置。入门价每月10美元，任务成本低，未来一月或调价格，目标是实现实时交互开放世界模拟系统。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
AI若解决一切，我们为何而活？对话《未来之地》《超级智能》作者 Bostrom | AGI 技术 50 人
本文是对《未来之地》《超级智能》作者 Nick Bostrom 的访谈。他探讨了人工智能发展到解决一切问题的“已解决世界”时人类面临的意义危机，如失去目标、工作冗余等，也提及应对伦理挑战、寻找新意义等观点。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【八】｜ 什么是残差连接？
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接，指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题，而残差连接能缓解，还说明了其工作原理和可行性。
Anthropic首次启动员工股票回购，估值615亿美元
Theinformation消息，大模型平台Anthropic推出首个员工股票回购计划，面向工作至少两年的现任和前任员工，最多可售20%股权，每股56.09美元，公司估值615亿美元。此计划预计月底完成，方式独特，优势明显。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
从像素空间走向数据流形：生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛，但对对抗样本脆弱，制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作，提出基于一致性模型的对抗净化方法（CMAP），实验表明其在不同场景下鲁棒性强，为对抗防御提供新视角。