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拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。
AICon 2025 深圳回顾：AI Agent 爆火全场，管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日，AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70+嘉宾、800+开发者与企业代表参会，议题覆盖AI Agent、推理优化等。AI Agent成全场焦点，企业管理议题意外走红，展示了AI深入各领域的趋势。
GLM4.5实测：审美不如R1，全栈还不大可用，别急冲
7月29日智谱开源GLM - 4.5。作者实测发现其在UI设计审美不如R1，生成卡片表现不一，Coding能力勉强及格，全栈代码生成未达可用阈值，存在无多模态能力、上下文窗口短等问题，目前还别急着冲。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
企业官网GEO优化：可直接复制JSON-LD+llms.txt模板（适配AI推荐）
文章提供企业官网GEO优化方案，含首页、FAQ页结构化代码及llms.txt模板，还有通用FAQ选题。介绍使用方法、上线校验步骤和生效判断标准，助企业适配AI推荐。
AI 一键生成网站之后，最残酷的差距出现了：代码不再值钱，审美决定生死
知名前端开发者 Wes Bos 认为，2026 年将是“设计复兴之年”。当 AI 能让任何人快速生成网站，真正的差异化将来自审美、取舍和打造独特体验的能力。如 Lando Norris 官网，靠精心设计吸引关注。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
告别 AI 土味审美！Kimi K2.5 实测：扔个视频复刻 iOS 级丝滑动效
Kimi 上线 K2.5 模型，前端审美佳，接近 Gemini 3，增强多模态识别，支持视频。测试显示它能按要求生成漂亮网页，还可通过反馈迭代。它对设计师和普通人帮助大，且 Agent 模式任务完成率高。