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极速开发出一个高质量 Claude Agent Skills 最佳实践
作者实践开发Claude Agent Skills积累经验分享。先介绍Skill概念，对比与MCP区别；再讲最佳开发实践，如借助AI、利用官方案例等；还给出Claude Skill自身设计、规范等方面的最佳实践及避坑指南。
73%人类认同率！Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench，让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，与人类判断73%高相关，为视频生成模型优化提供标尺。
CNCF 警告：仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会（CNCF）指出，企业在 Kubernetes 上部署大语言模型（LLM）存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为，需增加额外控制层，引入 AI 特定控制。
AI优质信息源整理：高质量网站、博主与Twitter资源推荐
文章整理了AI优质信息源，介绍Twitter在AI浪潮中的重要性及筛选优质信息流方法，还列举知乎、B站等平台，以及资讯平台、网站、播客、博客等资源，给出挑选标准和了解领域的技巧。
百度端侧大模型安全建设实践：在算力与保障之间找到平衡
在 QCon 全球软件开发大会上，百度李志伟分享端侧大模型安全建设实践。介绍其发展趋势、优势与应用场景，指出面临隐私、内容等安全挑战，阐述云端与端侧安全方案，通过案例展示优化效果，展望未来安全建设方向。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
xAI 全员大会实录：递归自我改进、5000 万视频/天、月球上的质量驱动器
本文是 xAI 全员大会实录，覆盖公司核心业务，如重组为四大方向、编程模型递归自我改进、Imagine 视频生成使用量等，还提及 X App 增长、太空愿景等，也指出公司存在高层流失、项目落地不明等问题。
数据限制具身？觅蜂杀进场破局：高质量数据水电一样即取即用
2026年4月16日，觅蜂科技发布一站式物理AI数据服务平台等，董事长姚卯青称当前具身智能面临数据荒漠问题。觅蜂打造“又全又好又快”数据供给，还启动蜂巢数据共创行动，与多家企业合作。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
智能体安全如何保障？首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红，AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”，但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》，现公开征集起草单位与起草人。