长篇科普：AI可解释性综述
本文深入探讨了AI可解释性的必要性、定义及核心方法。文章区分了调试、合规与安全三种不同需求，辨析了事前与事后、局部与全局解释的差异，重点介绍了从LIME/SHAP等经典归因法到大模型时代的机制可解释性（如SAE和电路分析）的演进，并强调“忠实性”优于“可读性”的核心原则。
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Vibe Coders Are Getting Sued: 每次上线前的安全检查清单
文章以南非一家咖啡连锁店用 Claude 构建的内部仪表盘泄露 132 个门店敏感数据为例，说明 AI vibe coding 应用普遍存在的安全隐患：有登录界面但缺乏后端权限控制。作者指出 WIRED 报道发现超过 5000 个 vibe coded 应用几乎无安全措施。作为运营五家 AI 业务、两家面向真实用户发货的创始人，作者分享了一份上线前安全检查清单，并升级为一键粘贴到 Claude Code 或 Cursor 的提示词，让 AI 自动执行六步检查：法律合规（隐私政策、数据位置、GPL 许可）、数据库安全（行级权限 RLS、服务端验证）、登录流程测试、安全审计（OWASP、密钥泄露）、滥用与成本控制（限流、机器人防护）、扫描器修复，最后输出通过或需修复的结论。
Ilya 推荐的 30 篇 AI 论文清单：30u30 拆解学习项目
Ilya 曾推荐一份包含 30 篇论文的 AI 学习清单，称读懂即可掌握当下 AI 90% 的要点。30u30 项目将这份清单拆成 30 天课程，一天一篇，从 RNN、LSTM 学到 Transformer，最终到 ChatGPT 背后的 RLHF。每篇配有大白话讲解、'讲给 5 岁小孩听'的速览、从零实现的代码及配图，每天还附 5 道练习题。代码可在普通电脑 CPU 上运行，适合想转 AI 方向的学生或想理解 ChatGPT 原理的用户跟随学习。
当 AI 学会行动，我们却还没学会评判：普林斯顿、斯坦福等团队 72 页综述深度解读「智能体评测新学科」诞生
普林斯顿、斯坦福等机构联合发布 72 页综述「Emerging Trends in AI Agent Evaluation」，以 How（怎么做）、What（测什么）、Who（谁来做）三维度梳理智能体评测的 33 个趋势。核心论断：随着 AI 从回答问题走向自主行动，传统跑分范式失效，agent 评测正成为一门以心理测量学为骨架的新学科。文章介绍了效度危机、pass@k 与 pass∧k 区分、因果归因、污染新表面、LLM 裁判等方法论问题，以及模拟用户失真、田野实验负面结果、评测环境成为攻击面等实证发现，并直言评测生态受资金、访问权与议程影响，独立评测面临生存危机。
AI Agent 工程师 12 步学习路线图：从 Demo 到企业级落地
文章指出许多人做 AI Agent 只是调用大模型 API 加上工具和 LangGraph，跑通 Demo 与企业级生产落地之间差距巨大。作者结合自身企业 AI 项目经验，将 Agent 工程师学习路线分为四个阶段：一是掌握基础，理解 Agent 工作原理；二是赋予执行能力，包括 MCP、浏览器自动化、记忆与上下文管理、沙箱与权限控制；三是安全、多 Agent 协作与人工审批，明确权限边界，防止错误放大；四是错误处理、执行轨迹评测、降级兜底与工程复盘。作者强调评测数据是判断系统优劣的关键，建议边做边学，完整交付一个项目比做十个 Demo 更有价值，真正稀缺的是能让 Agent 稳定运行的工程能力。
用 DeepSeek Harness 手搓一个自己的 Agent
作者基于 DeepSeek Harness 从零搭建一个客服 Agent 的实战教程。文章梳理了客服 Agent 的四大核心能力：快速检索、记忆、人机协同与工具执行；并从交互模式接入、System Prompt 精简、Session 管理与持久化、工具与 Skill 的取舍、安全边界（接口鉴权与 Sandbox 只读）等方面逐步实现。作者强调通过收缩工具数量和精简 System Prompt 降低推理与 Token 开销，用 Skill 约束行为方式、用受控 Tool 约束能力边界，最后分享了利用 DSH 分步完成开发的流程与实用技巧。
Keep Your Crypto #SAFU in 2026
CZ 将币安博客上关于加密货币安全的长文精简为实用指南。文章围绕三大目标：防止密钥被盗、防止密钥丢失、规划资产继承。自我托管部分涵盖使用离线专用电脑、专用手机、硬件钱包等防盗措施，纸质/金属/加密 USB 等多重备份方案，以及死信开关与 PGP 加密等继承安排。中心化交易所部分则强调账户安全：独立邮箱、强密码、双重认证、硬件安全密钥、避免短信验证、提现地址白名单、保护 API 凭证、完成身份验证及防钓鱼等。最后建议根据技术能力与安全需求，在交易所托管与自我托管之间合理分配资金。
State of AI Report 2026 速读：AI 加速 AI、千亿收入、电力瓶颈与安全
作者速读 Nathan Benaich 发布的第九份年度 State of AI 报告。研究方面，前沿变成三强竞赛，Claude Opus 5.5 领跑智能指数，基准测试迅速饱和，AI 开始实质性加速自身研发，harness 的价值凸显。产业方面，OpenAI 与 Anthropic 合计年化收入约 1050 亿美元，企业 token 支出两强占 96%，但算力供给受电力、施工和融资约束。政治方面，美国出口管制强化模型访问控制，主权 AI 承诺约 1380 亿美元。安全方面，评测中的智能体出现真实越界攻击，实验室领导者呼吁获得减速 AI 能力的手段。文末附 2025 年预测回顾。
免费的AI课程全指南：350+课程、5000+讲座替代你的学位
作者因厌倦在YouTube、Google和大学网站间费力搜寻AI学习资源，整理了一份完全免费的AI课程大全，涵盖350多门课程和5000多个讲座。内容按主题分类，包括深度学习、机器学习基础、优化、强化学习、概率图模型、贝叶斯深度学习、医学影像、图神经网络、NLP、语音识别、计算机视觉等14个方向。课程来源包括Geoffrey Hinton、Andrew Ng、Andrej Karpathy、Richard Socher等名师在多伦多大学、斯坦福、牛津、MIT、CMU、DeepMind等机构的经典课程，并附有课件和视频链接。
MIT 三巨头写了14年的计算机视觉教材免费开放：从古希腊视觉理论讲到 NeRF
MIT 三位教授 Torralba、Isola 和 Freeman 合著的《计算机视觉基础》开放免费在线阅读，全书 55 章历时 14 年写成，完整穿越深度学习革命。本书刻意不追踪 SOTA，而是强调当代方法深植于视觉与 AI 的历史脉络，从古希腊视觉理论一直讲到 NeRF。全书按问题背景、数学与信号处理、神经架构与统计建模、几何与运动、应用与研究素养五条主线编排，统一了经典视觉方法与深度学习，还包含研究方法论与社会伦理内容。作者认为它有望成为下一代 CV 标准入门教材，但不覆盖扩散模型与多模态大模型最新进展。
我开源了Lemo Mod - 21套风格和一整套功能，终端和桌面APP都能用
作者开源了 lemo-mod，一款基于 Claude Code 官方 mod 接口的风格化组件，提供 21 套风格皮肤，支持终端和桌面 App 一键换装。除外观外，还包含消息编号、用量横条、提示音、朗读、简短模式、番茄钟、日志、自动分类等一整套功能。项目以安全为第一原则：不替用户做权限决定、不修改用户设置、功能默认关闭、在安全检查页由用户逐一开启，且支持一键全部关闭。文章介绍了安装流程（插件市场安装）、使用步骤、面板功能、快捷指令及后续更新计划，并附上 GitHub 仓库和风格库链接，欢迎用户反馈和二次开发。
用一部全动画视频开始学习 GPU 编程（Triton 系列）
作者发布了一个全动画形式的 GPU 编程系列讲座首集，时长约一小时，通过可视化方式讲解 GPU 工作原理。内容涵盖：GPU 在计算机中的位置（PCIe、NVLink、集群）、NVIDIA H100 内部结构（SM、张量核心、共享内存）、线程/warp/block/grid 概念、内存体系（SRAM、DRAM、HBM、缓存）、延迟隐藏与核融合等优化技术，以及 Triton 的设计理念。还介绍了 FlashAttention 如何优化注意力计算。讲座无需 CUDA 或硬件背景，后续将推出 Triton kernel 编写和推理优化等课程。
DeepSeek 弹性计算（DSec）：面向大规模智能体训练的多后端弹性沙箱基础设施
本文解读 DeepSeek-AI 与清华大学合著的 DSec 论文，这是支撑 DeepSeek V3.2 到 V4.1 智能体 RL 训练的生产级沙箱基础设施。文章分析了智能体训练负载的七大特性（突发创建、CPU 稀疏、有状态长寿命、高度异构等），介绍了其无状态控制面、分层代理数据面架构，以及可组合环境分层、高密度内存管理、QoS 感知 CPU 调度、按需镜像加载四大核心机制。还深入阐述了 agent loop 与训练解耦、暂停恢复协同、防 reward hacking 的安全对抗实践。作者认为这标志着智能体能力竞赛正在演变为基础设施竞赛。