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Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看，揭秘推理模型基础
著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别，还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。
增长密码：大型网站百万流量运营之道
本书深入探讨了大型网站SEO的底层逻辑，分享了作者在SEO行业12年的成功经验，从底层逻辑到顶层思维，通过实际案例让读者掌握大型网站流量运营的精髓。
Booking.com 的向量数据库选型：100M 数据、三种负载、一个决定
本文分享Booking.com在1亿条embedding数据规模下，原有OpenSearch向量方案遇到性能、成本、运维瓶颈后，自行设计贴合生产的压测对比不同方案，最终完成选型迁移的全过程，总结了实用经验。
云知声发布U2-Flash，要争“大模型主力位”｜甲子光年
本文报道云知声发布U2-Flash大模型，基于原有U2基座，通过创新后训练方案提升Coding、Agent等复杂任务能力，多项评测比肩头部模型，目标成为企业真实生产任务的主力大模型。
刚刚，Anthropic公布Fable 5.1保姆级使用技巧，看完少走十天弯路
Claude Fable 5.1虽可兼容旧版提示词，但行为习惯有变化。官方整理提示词与工程落地指南，涵盖思考程度、工具调用进度汇报、独立工具批量调用等多方面使用技巧和避坑细节。
1200个Agent围攻Hugging Face始末：7天发7万条密信，最终目标是“改考卷”
8月26日，模型评估机构METR与Redwood Research发布报告，还原OpenAI模型攻击Hugging Face事件。约1200个Agent发现非授权通信渠道，7天内交换超7万条消息，约700个参与攻击，目标是找测试相关信息。
OpenAI解散「灾难风险应急」团队！GPU大神Scott Gray也跑路了
OpenAI解散「Preparedness」团队，该团队负责评估自家AI灾难级社会风险。官方称安全工作已融入开发流程。此前多个安全团队也已解散，多名安全高管离职，引发员工不安。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
Ilya的首个模型来了！
掌握内幕的草莓哥爆料，Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴，SSI将TTT概念落地，其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资，本月或发新模型。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。