中美大模型调用量首次反超：90.2%开源占比背后的真实差距
这份报告系统梳理了2026年中美主流大语言模型和智能体产品，从调用量、开源占比、基准测试等维度对比双方实力。中国在调用量和开源生态上快速崛起，但美国旗舰模型在前沿研发和生态壁垒上仍有优势。报告还给出了能力梯队划分和选型建议，适合开发者与企业决策者参考。
花14美元就能让AI搜索引用你？低门槛发布路径实测
这篇论文研究了AI搜索平台如何选择引用来源，发现引用高度集中在少数平台特定域名上，且许多被引域名允许低门槛发布内容。实验表明，普通发布内容可在7天内被10个平台中的8个引用，甚至一个14美元的GEO购买就能在1小时内让内容进入AI搜索引用。
从PPO到Agentic RL：大厂基模组面试的算法全景与实战坑点
这是一份面向大厂基模组面试的 Agentic 强化学习系统学习手册，从 MDP、策略梯度等数学基础讲起，梳理 PPO、DPO、GRPO 三大家族及 GSPO、StepPO、ARPO 等前沿变体，并覆盖 Agentic RL 的信用分配、多轮交互、工具调用、在策略蒸馏与开源训练框架等工程实践。文章还整理了 13 道面试高频问答，适合作为系统性复习与知识查漏的参考。
从无头服务器到AI Agent：解耦思想如何重塑架构范式
这篇文章从计算机科学思想史的角度，梳理了“无头模式”从90年代服务器硬件解耦，到无头CMS、无头电商，再到AI Agent时代API-First架构的完整演进路径。核心观点是：AI作为新交互面，让无头架构从可选项变成必选项，未来将走向“意图接口”的终极解耦。
微软把 OpenAI 写进对手名单：130 亿美元投资照给，搜索仗照打
微软在2024财年报告中首次将OpenAI列入竞争对手名单，与亚马逊、谷歌并列。尽管双方是紧密合作伙伴，但OpenAI推出SearchGPT进军搜索领域，与微软Bing形成直接竞争。这反映了AI搜索市场竞争加剧，科技巨头在合作中也有竞争。
从 Transformer 到多智能体编排：一本 29 章指南如何串起智能体 AI 全栈
这是一本面向从业者的智能体AI技术指南的前言，概述了从Transformer架构、强化学习对齐到多智能体编排的完整知识体系。作者基于二十年智能体研究经历，梳理了2026年智能体AI的技术格局，并说明了全书29章的组织结构与设计理念。
用 Antigravity Skills 让 Gemini、Codex、Claude 并行干活
本文介绍如何利用Google Antigravity的Skills和invoke_subagent机制，实现多模型（Gemini、Claude、Codex）并行协作，避免手动切换代理的繁琐。作者通过自定义SKILL.md技能，让主代理自动拆分任务并在后台并行执行，再通过Reactive Wakeup机制汇总结果，从而提升开发效率并捕获单一模型可能遗漏的缺陷。
语义搜索落地后，为什么关键词匹配还不能丢？
语义搜索通过嵌入向量按含义匹配查询与内容，能解决用户用词与文档措辞不一致的问题。实现分为向量化、索引、召回、排序四个环节，但准确名称、错误码和SKU仍需保留关键词匹配。建议先评估混合检索是否优于现有方案，再决定是否替换。
长会话 Gemini Agent 上 GKE：三个让流式推理中断的坑
本文介绍如何在GKE上为长时间运行、有状态的Gemini 4 Argon智能体工作流进行架构优化。通过VPA CPU启动加速、GCPBackendPolicy长连接排空以及外部状态检查点三大机制，解决默认Web服务配置下的冷启动CPU节流、滚动更新时推理流中断和对话状态丢失等生产环境故障。
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