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vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子，强化学习很糟糕，AGI 十年也出不来
本周五，Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大，嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年，强化学习糟糕，还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
Subagents：构建高可靠 AI Coding 专家顾问团
文章探讨 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景的价值与实践。指出复杂 AI Coding 面临上下文膨胀等问题，而 Subagents 可创建专属子代理，有 Context 保护等优点，还介绍使用方法、业务实践及相关思考。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
微信悄悄上线AI播客，新闻主播们的活儿可能真要被抢了。
微信正在灰度内测AI播客，入口在“快讯”页面。它从重要新闻中挑内容分类改写，以双人对话方式播读。此前公众号后台也尝试AI声音。此功能适合资讯新闻，未来或能盘活更多信息场景。
幻觉终结者，PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声，知识图谱虽能提供可靠知识，但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph（PoG）方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现，减少幻觉。
终于！OpenAI 开源了2款模型：gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 开源模型，性能出色，如 120b 版本媲美 o4-mini，20b 版本能在笔记本甚至手机运行。采用 Apache 2.0 许可证，有多种特性与运行方式，还经安全分析。