彻底改变人生分两步： 点火启动：用对平庸现状的极致厌恶或战术压力作为强效燃料，强行破局； 持续巡航：严格净化信息与社交圈（输入），并通过“降门槛、设信号、给奖励”打造低阻力习惯闭环（输出），重塑身份认同，让自律成为自然本能。

针对分类、路由等固定选项任务，无需让 LLM 逐字生成文本。利用 SGLang 的 /v1/score 接口，仅需单次前向传播即可提取选项标签的首 Token Logits 并计算概率分布，彻底跳过自回归解码循环，实现极速、低延迟的本地决策。

Jev 是一款非生成式语义决策引擎（系统一模型）。它不产生文字，直接输出强类型选项与置信度概率，具备毫秒级延迟与极低成本。其如同“智能 if 语句”，适用于模型路由、工具风控与高频分类，与大模型协同优化 Agent 决策流。

Jev 是专为快速决策设计的“系统1”AI分类引擎，而非聊天大模型。它以多选（Choice）、评分（Score）与二元判定（Noul）三种强类型格式输出并附带置信度，速度极快、成本极低且输出免费。它宛如代码中的“AI if 语句”，专门承接路由分发与过滤等高频轻量判断，让大模型专注于深度思考。

无需昂贵算力与70B模型，仅需200~500条高质量数据，利用QLoRA在低成本GPU上微调1.5B小模型，即可在垂直任务上超越通用大模型。核心在于数据合规、按实体切分防泄露、严查数字幻觉、对比Prompt基线评估并用vLLM安全部署。数据质量决定成败。

项目汇总了 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、NVIDIA、Cursor、Databricks 等多家公司的公开面试经验，覆盖 LLM 原理、推理优化、RAG、Agent、模型评测、AI 安全、系统设计、Python/SQL 编程等核心方向。

一个把 arXiv 论文尽可能完整打包的超大型语料库，大概300万篇论文 地址：huggingface.co/datasets/secemp9/arxiv-complete 里面有8.65 TB的论文pdf文件。也包含每篇论文的标题、作者、摘要、分类、DOI、版本数等metadata，还有LaTex源码~ 总大小大概16个T。

腾讯开源了BrowserSkill ，希望解决这个问题：怎样让 Agent 使用我日常正在用、已经登录了各种网站的 Chrome，同时尽量不碰乱我的浏览器？ BrowserSkill 的优势 复用真实登录态：Agent 可以操作你已经登录的网站，不需要额外测试账号。 不中断你的工作：浏览器任务在独立可见的 Agent Window 中运行，不影响你继续使用自己的浏览器。 支持任意 Agent：只

知乎官方出品：知乎蓝宝书，这个系列将知乎站内值得阅读的AI专业内容，重组成一份让大家走进了解一个技术领域的知识地图。 目前有三册： 第一册《AI Infra 蓝宝书》，讲模型能力怎样被高效训练、稳定运行，并在真实反馈中持续更新。 第二册《RL 蓝宝书》聚焦其中的 RL 环节 第三册《具身智能蓝宝书》讲机器人侧的系统问题

基于 Philip Kiely《Inference Engineering》，以可运行脚本与笔记带你从单 GPU 运行时优化（量化、KV Cache、CUDA 内核、Flash/Speculative decoding）到多机扩展（容器化、自动扩缩、路由）、观测与生产化部署，覆盖视觉/语音等多模态与前沿技术（MoE、长上下文）。每日实战、可复现实验与可视化，适合工程师从原理到生产快速上手与复现。家

一份精选的、历久弥新且影响深远的分布式系统论文清单；这些论文塑造了该领域的研究。本清单旨在成为深入理解这一问题领域的良好起点。

配套博文：iaroslavelistratov.github.io/b200-attention/ 本文将使用 CUDA 和少量 PTX，从零构建一个面向 B200 的稠密注意力内核，并在 FA4 论文使用的 4K、8K 和 16K 测试形状上达到 FlashAttention-4 约 94.4% 的性能。 文章的主要贡献是一套由 60 张图组成、相对适合初学者的可视化指南：先建立对朴素内核的直

开源 AI 领域的核心书单，涵盖三大维度：一是开源模型的商业生态、价值捕获与安全梯度；二是中美大模型竞争格局，指出中国开源模型正将代差缩至 4-6个月；三是技术前沿，重点探讨知识蒸馏、思维链提取、网络安全防御与监管争议。

麦肯锡指出，AI是由算法、基建、制度与组织构成的复杂系统。当前核心矛盾在于速率失配：模型能力呈指数级跃迁，而电力基建与企业流程重构相对滞后。决策者必须树立全系统视角，应对多速演进挑战，精准突破物理与组织瓶颈以获取长期价值。

地址：prism-shadow.github.io/awesome-rsi/#blog/understanding-rsi “RSI（Recursive Self-Improvement）这个概念最近热度很高。与之相近的表述还有自进化、Self-Evolving、Self-Improving 等等概念。 目前，这个领域仍在飞速发展，尚未形成统一的技术范式。不同工作选择的改进对象和实现路径差异很

聪明人常陷入“越努力越亏”的死局，因为在失衡的规则下，盲目努力只会被系统吞噬。 破局的关键在于运用博弈论：看透底层利益诱因，拒绝内卷与低胜率死局；果断止损换赛道，并善用AI、内容与资本等杠杆，只在对自己有利的高胜率游戏中赢。

MIT发布AI教育特别报告，确立“人本至上、赋能增强而非替代”原则。建议重构课程目标与考核，摒弃单一AI检测；强化实体社交学习与UROP科研育人；设立专项基金与常设机构，在保障技术普惠与隐私安全下，全面重塑AI时代的住宿制精英教育。

@huggingface 团队 @benburtenshaw 发起，6 个月、6 场直播，完成 SFT → 蒸馏 → GRPO → 环境 RL，基于一个 2B 模型的后训练全路线！ 6 个视频 Youtube 地址 https://youtube.com/playlist?list=PLo2EIpIJMQvQZm-kVlz4wY1vWF0LBcf5 六讲 workshop 主线逻辑

斯坦福大学 2026 秋季课程 CS 312「Deep Learning Alchemy」，课程资料和视频会全部公开！ 课程由 Tatsunori Hashimoto @tatsu_hashimoto 和 Suhas Kotha @kothasuhas 主讲，它是深度学习“实验方法论”课，现有课程体系里几乎无人系统教授：如何设计、运行、并预判深度学习实验。 课程设计的核心主张 "

AI 工具使研发与产品角色的边界日益模糊。AI工程师不再只是被动执行需求，而是主动塑造产品，需掌握四大核心能力：驱动快速构建循环、自主做产品决策、跨部门沟通与领导力，以及以创造价值为导向的高自主性负责能力。