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为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词？
现在很多人觉得模型强大，提示词工程没必要，但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例，介绍迭代创作过程，指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
AI算力大战打到太空！英伟达前脚H100入轨，谷歌TPU后脚上天，中国玩家笑而不语
英伟达和谷歌在太空算力布局上竞争激烈，英伟达H100已入轨，谷歌TPU预计2027年初上天，二者都想建吉瓦级数据中心。太空部署有成本、散热等优势，但也有工程挑战，而中国之江实验室星座已商用。
Claude Code 实战横评：GLM4.5 vs DeepSeek 3.1（附Windows MCP配置，免费模型接入）
文章对Claude Code里GLM4.5和DeepSeek 3.1进行实战横评，涵盖数据库、网站、游戏等测试案例。还介绍Claude Code在Windows下配置MCP经验，以及接入GLM、Deepseek等模型的方法和免费平台。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
给Kali 加个MCP,直接用cursor做渗透测试
文章围绕用MCP调用Kali进行渗透测试展开，介绍国外大神实现此方法并开源。阐述系统原理、Cursor配置，通过实际测试展示效果，指出MCP让渗透测试调用更简洁，是较大进步，还给出了代码链接。