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从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。
烧了2000美金后，我发现Vibe Coding“已死”！
作者黄叔分享科研成果Spec Coding，称Vibe Coding已死，因其Prompt易逝、迭代混乱。Spec Coding复杂度高于提示词工程，文中给出从0到1及迭代的提示词和步骤，还提及额外好处及理念特性。
Claude独立攻克理论物理前沿难题，全程无人指导，花费不到两千美元
本文报道Anthropic旗下大模型Claude在几乎无人指导的情况下，独立完成理论物理前沿难题——平面N=4超杨-米尔斯理论九圈六胶子散射振幅计算，总成本不到两千美元，中科院团队也借助GPT-6得到结果，业内探讨了AI在科研中的能力边界。
存储芯片领域又冲出一家IPO！年入37亿
AI驱动存储“超级周期”，行业巨头提价，国内存储芯片公司股价上涨。深圳晶存科技9月底递表港交所，此前募资超7.06亿，2024年末投后估值37亿。虽净利润为正，但经营现金流持续为负，全球嵌入式存储市场市占率约1.6%。
谷歌新研究：大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会'，研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关'，实验表明教AI'吵架'更有效，其'社交技能'通用，给开发者带来新启示。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
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。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型，还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项，经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。