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Vibe Coding入门：用意图表达代替手写代码
Vibe Coding 是什么？B站137集实战课程给出定义：核心不是写代码而是表达意图。本文解析 Vibe Coding 的生产力逻辑、适合人群与入门预期，帮助零基础者判断是否值得投入学习。
LangChain入门指南：从LangGraph到Deep Agents的智能体开发路线
理清LangChain、LangGraph和Deep Agents的封装关系，掌握智能体开发框架的学习路线与选型逻辑，适合大模型开发入门者参考。
Cursor全栈实战：从Rules配置到ERP开发，AI编程效率翻倍
B站Cursor全栈实战课程解析：对比GitHub Copilot、Windsurf等AI编程工具，详解Cursor Rules配置、Chat/Compose功能及ERP、可视化报表开发场景，助你提升开发效率。
B站教程深度解读：大模型Agent从原理到Agent Tuning实战
B站Agent教程深度解读：从大模型幻觉、实时信息缺失等痛点出发，解析Agent技术框架与Planning能力，并详解Agent Tuning的研发流程、适用场景与训练成本决策。
ZeroRAG：无中心化语义对等路由，重构RAG检索架构
ZeroRAG 提出一种去中心化 RAG 检索路由层，文档留在所有者节点，通过语义最佳优先游走实现自组织检索。实验显示其在召回率与网络消息开销上优于去中心化基线，接近中心化文档存储的召回与LLM回答准确率，并可扩展至10万节点、具备节点故障自愈能力。
AttnSR：用注意力机制破解长程智能体强化学习奖励分配难题
AttnSR提出一种基于策略注意力的步骤级奖励增强方法，无需额外奖励模型或展开，在ALFWorld上将成功率从91.2%提升至97.1%，并减少29.9%环境交互。
CLEAR-WSI：诊断驱动的病理全切片检索框架
CLEAR-WSI 是一个诊断驱动的全切片图像检索框架，使用固定长度嵌入和可扩展记忆库，在 CAMELYON16、BRACS 和 X-HER2 等基准上提升 Precision@5，为数字病理档案检索提供可扩展方案。
tok：面向人类与AI的BPMN/DMN文本语法
论文提出 tok：BPMN 2.0.2 与 DMN 1.5 的纯文本具体语法。实测 token 比最小 BPMN XML 少 2.2 倍、比原始导出少 7.7 倍，故障检出率 98.2% 对 85.8%，并经 MCP 服务语言模型应用。
ChemE-as-Code：开源平台让AI智能体接管化工设计
ChemE-as-Code 是一个面向化工工程的开源智能体平台，封装催化、流程模拟、HAZOP、LCA 等计算工具，计算在 LLM 外运行并记录来源，工程文件由 Git 版本管理，自动检查可定位不一致与过时结果，示例氨厂设计包 API 成本 224 美元。
Circe：免训练LLM自我评估新方法，利用组件交互一致性
Circe是一种免训练LLM自我评估方法，通过组件交互一致性（CIC）、表示几何（RG）和似然置信度（LC）融合，无需参考答案即可区分正确与错误回答，并在多语言、多模态和开放世界设置下展现泛化能力。
技术混合主义：AI如何递归重塑社会语义规范
AI生成内容回流社会后如何改变语言规范？一篇社会理论研究提出「递归语义规范化」与「技术混合主义」，拆解生成、选择、采纳、持续四环节，并指出来源洗白、认知多样性侵蚀与解释学资源收窄三重后果。
LLM遇上知识图谱：多跳推理与幻觉抑制基准测试
一项新基准研究评测GPT-5.1、Gemini 2.0 Pro、Llama 3、Qwen与BioGPT在五个异构知识图谱上的多跳推理表现，发现通用模型在高阶推理上占优，且图接地能普遍降低幻觉率。
多任务学习新突破：隐式句法增强提升情感分类效率
本文探讨多任务学习下情感极性分类的句法增强策略，对比Standard-MTL与Contrastive-MTL在11个数据集上的性能与效率，显示隐式句法监督可匹配显式解析且速度更快。
LLM文化适应新范式：从问答到重复社交互动
LLM文化能力评估正从静态问答转向动态社交互动。一项新研究通过沙盒环境发现，记忆机制是模型在重复交互中实现规范同化、跨场景迁移和多语言适应的关键支撑，为交互式智能体的文化对齐提供了新范式。
SpecCTMC：扩散语言模型的精确推测采样
SpecCTMC 是一种无需训练的推测采样器，通过利用模型自身预测并行提议令牌更新，将扩散语言模型的顺序评估次数减少 1.73-4.38 倍，同时保持连续时间马尔可夫链的精确联合分布。
StepBack：步骤级错误定位重采样，推理token省41%
StepBack提出步骤级错误定位重采样方法，先在草稿轨迹中定位首个错误步骤，再重采样该步骤及后缀，在七个数学推理与多跳QA基准上平均匹配自洽性准确率，token使用量最多降低41.26%，并可与Adaptive Consistency等自适应推理方法结合。
机制可解释性如何为AI安全兜底：一篇综述的深度拆解
一篇聚焦AI安全的机制可解释性综述拆解：对比机制证据与行为评估，梳理特征、多义性、电路等基础概念与特征提取、电路发现、因果验证等方法，并分析知识编辑、引导、监控等安全应用及其局限。
MedGraph：用图记忆追踪患者状态，提升长期医疗对话准确性
MedGraph利用图记忆跟踪患者状态，解决长期医疗对话中过时信息、人物混淆和安全遗漏问题，在MedMemoryBench上准确率领先基线超过10个百分点。
