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为什么 AI Agents 按结果定价这么难？
文章探讨AI Agents按结果定价难的问题。指出因技术、组织和文化基础设施缺失，短期内该模式是“海市蜃楼”，分析归因、衡量、信任、组织、市场等方面难题，也给出务实推进步骤。
刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
Claude code：下一个千亿级软件市场的蓝图
LATE CHECKOUT CEO认为Claude Code将带来软件行业变革，它驯服终端，让自然交互成趋势，会催生新机遇和超级用户，未来软件易用性价值更高，技术将适应人类语言。
解读｜生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验，如要有系统思维、专业化优先等，还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
什么都不做就能得分？智能体基准测试出现大问题
随着AI智能体走向实际应用，其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多，如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单，还揭示主流基准测试诸多问题。
Tokenization谢幕？H-Net登场：Mamba作者新作正面硬刚Transformer
「Mamba」作者之一Albert Gu在新Paper提出新技术，实现动态分块机制，嵌入H - Net可替代传统流水线。在多方面实验中，H - Net性能优于基于BPE token的Transformer模型。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。
Labubu换装记！让视频换装变得如此简单！基于扩散Transformer的视频虚拟试衣新突破
今天介绍开源项目MagicTryOn，它是基于大规模视频扩散Transformer的视频虚拟试衣框架，能实现高质量视频换装。采用三项关键技术创新，支持图像、视频试衣及定制化方案，目前仍在积极开发。