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为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限？
随着 AI 落地企业进程加快，数据类型更丰富，传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖，以 Lance 为湖格式，从多维度选型技术，解决存储等问题，在多行业有应用潜力。
狂揽53.7K Star！这款强大优雅的终端美化神器，进度条、表格、Markdown应有尽有，绝了！
在Python开发中，默认`print`函数输出单调，影响开发体验。开源工具`Rich`可解决此痛点，它由Textualize团队开发，有富文本和精美格式输出功能，自带表格、进度条等功能，在GitHub获53.7K Star。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
智谱 GLM-4.5 团队深夜爆料：上下文要扩、小模型在路上，还承诺尽快发新模型！
今日凌晨，GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中，回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点，还承诺尽快发新模型，也探讨了大模型发展观点。
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。
专访阿里国际站总裁张阔：给AI时代生意人的9条启示。
文章是对阿里国际站总裁张阔的专访，他就AI时代出海生意给出9条启示，如搜索逻辑转向GEO、商家应回归生意本质、把AI当合伙人等，强调商家要适应变革，抓住AI带来的机遇。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
Manus首次揭秘：Agent的关键在上下文工程
Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来，企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化，将单元格变为AI“工位”，汇集AI工具、沉淀业务系统，还融合表格与文档、支持提醒功能，解决企业痛点。