本文介绍了一种名为"自底向上策略优化"(BuPO)的大模型新训练方法。研究发现Transformer的每一层都可视为独立的"内部策略"，不同模型展现不同推理演化模式。BuPO先优化底层内部策略，再优化整体策略，在复杂推理任务上比标准GRPO提升3.43%，尤其在数学竞赛数据集上表现优异。这揭示了模型内部"潜意识"训练对提升整体推理能力的关键作用。

本文记录了作者从手动到全自动AI开发流程的半年实践历程。6月开始使用Claude Code需要全程盯守，11月实现云端触发解放人力，12月最终完成全自动流程：只需确认PRD后，需求可自动拆分、并发执行、review修复、合并上线并测试闭环。关键经验包括：分阶段渐进实现、职责分离、用现有工具快速验证、控制AI权限、智能选择模型后端。目前系统已实现从需求到上线的全自动处理，仅在PRD阶段需人工确认一次

AI大模型竞赛已进入周级节奏，技术优势不再是护城河。智能成本持续下降，推动生成式AI应用即将大规模爆发。AI正从Chatbot向Agent转变，但面临多步复合误差挑战。传统行业专业领域因"认知负载结构性超载"而快速采纳AI。2026年将迎来AI应用爆发期，关键是从Bolt-on模式转向AI-First产品理念，将60分模型做成生产级产品。

《AI智能体记忆机制研究综述》摘要：由多所顶尖高校联合发布的百页综述《Memory in the Age of AI Agents》系统探讨了AI智能体的记忆机制，提出三大研究视角：形式（存储介质）、功能（应用场景）和动态（演化过程）。研究指出记忆是AI从"工具"进化为"伙伴"的核心能力，包含短期记忆（对话上下文）、长期记忆（经验数据库）和反思记忆（元认知）

本文分享了作者在淘天、字节AML和商汤三家公司的面试经历及获得的offer情况。淘天未来生活实验室主要聚焦大模型在搜广推和内容化场景的应用，面试涉及OCR训练、实验设置等技术问题；字节AML注重多模态大模型和算法基础，考察了哈希表设计、交叉熵计算等题目；商汤则关注视觉与多模态结合的应用场景。作者最终选择加入淘天，认为其面试体验较好且阿里文化氛围相对温和。三家公司都围绕大模型技术展开深入的技术探讨和

这篇由李飞飞等14位专家联合撰写的80页论文探讨了多模态AI系统的前沿发展，重点分析了AI代理与环境交互的关键技术。研究涵盖基础模型应用、多模态感知、外部知识整合及人类反馈机制，提出通过改进具身行为预测来增强代理系统性能。论文展望了AI代理在虚拟现实中的创新应用场景，如用户自主创建交互式模拟环境，同时探讨了NLP领域的机器翻译、语音识别等技术进步及其应对假新闻等挑战的解决方案。研究还前瞻性地提出了

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。

文章提供系统化的大语言模型学习路径，涵盖数学基础、编程技能、NLP知识、Transformer架构及LLM进阶技术。通过分层次实践项目（入门到高级）和持续学习资源，帮助读者从基础到前沿逐步掌握LLM技术。文章还提供时间规划学习路线图和避坑建议，目标是培养独立开发大模型的能力，并提供学习资源获取方式。

2018年，OpenAI实验室推出的1.17亿参数的GPT-1刚掌握预测下一个单词的基础能力；而到了2022年，谷歌发布的PaLM模型参数量已达5400亿，能同时处理语言、代码和逻辑推理任务。短短4年，AI模型参数量实现了约5000倍的跨越式增长，这场模型的“军备竞赛”重塑了人工智能的发展格局。

本文介绍了AI大模型上下文管理的五大核心技术：上下文卸载（将非必要信息移至外部存储）、上下文缩减（压缩冗余内容）、上下文检索（按需获取相关信息）、上下文隔离（拆分不同任务模块）和上下文缓存（复用稳定内容）。文章分析了各项技术的实现方法、潜在风险及产品设计考量，为优化大模型性能提供了系统化解决方案。此外，还提供了AI大模型从入门到进阶的全套学习资源，包括学习路线、商业化案例、视频教程及面试题库等，帮