文章梳理 Transformer 以来大模型架构的演进，指出 BERT、T5、GPT 三条路线的实质差异在于注意力可见范围和预训练任务。文中分析 2026 年 9 月 TypeSafe AI 发布的 Jev 在 prefill 后不进入 decode，直接读出各选项概率，并对照开源项目 Laya 说明去掉生成不难、难的是底层网络的理解能力。
推荐理由：文章把 BERT、GPT 到 Jev 的架构差异落到注意力可见范围与输出方式两点上，便于读者理解判断类模型与生成式 LLM 的分工。
腾讯技术工程发文拆解 GitHub 项目 REA（Reverse Engineer Anything）的技术原理，该项目把 Hopper、Ghidra、IDA、JADX 等逆向工具包装成 MCP 接口供 Agent 调用。
推荐理由：文章拆解 REA 如何用 MCP 桥接 Ghidra、IDA 等工具，把逆向调查流程交给 Agent，并附社区案例与边界说明。
阿里技术作者以工程背景学习斯坦福 CS336 课程，跟随 Assignment1 从零手写一个 Llama 风格 decoder-only Transformer，并逐模块拆解实现。
推荐理由：作者以工程背景从零手写 Transformer 各模块，并附参数量与 FLOPs 核算，可作为理解 LLM 底层结构的实操参考。
阿里技术系统梳理了 RSI（递归自我改进）的概念边界，指出它与 Agent 自进化、持续学习的关键区别在于改进必须由 AI 自身完成。
推荐理由：文章把 RSI 从概念争议到 DGM、SEAL、AlphaEvolve 等代表工作串成一条线，并给出可复用的六步闭环框架。
腾讯技术工程发布近三万字长文，用猜数字和“他口渴了，于是喝了一杯____”等同一组例子，从预测下一个 token、熵与交叉熵讲到神经网络、Transformer 和从模型到 ChatGPT 的后训练流程。文章称不需要机器学习背景，数学只用到加减乘除和对数，带计算过程的公式可跳过。文中还梳理了幻觉、知识截止、上下文有限等局限，并引用 DeepSeek-R1 报告说明可验证奖励的推理强化学习。
推荐理由：长文用同一组例子把预测下一个 token、交叉熵、Transformer 到后训练串成一条线，适合作为入门路径参考。
vivo 互联网存储团队在 KDC 系列 02 中区分知识与文件、向量及 RAG，并将知识定义为已经验证、可复用且能降低不确定性的认知成果。文章以旧版退款政策被检索误用为例，提出知识对象应管理来源、证据、版本、成熟度和适用边界，并介绍了 Knowledge Card 的实践检查项。作者说明 KDC 仍处于开放研究阶段，相关定义与框架尚非成熟的行业标准。
推荐理由：旧版退款政策被高相似度检索误用的案例，具体呈现了版本、有效性与适用边界治理的重要性，文中还给出 Knowledge Card 的检查框架。
美团技术团队发布《Agent 评测白皮书》系列第一篇《评测全览》，把完备的 Agent 评测体系概括为四个模块、三种能力、两条 Loop、一套资产。四个模块分别是离线评测、在线评测与在线监控、Case 挖掘与归因、观测基建，其中离线评测作为变更门控，在线部分负责发现未知问题。文章还给出评测体系成熟度自查表，建议冷启动阶段观测、评测集、回测门禁各到 L1 即可支撑最小闭环，并预告下一篇《冷启动篇》。
推荐理由：美团评测团队把两年多业务实践沉淀成四模块、两 Loop 的评测框架，并给出可对照的成熟度自查表。
文章从分层记忆模型、持久化策略、上下文压缩和跨会话传递等维度对比 Claude Code 与 Codex 的记忆体系。Claude Code 采用 CLAUDE.md、Auto Memory、Session Memory 与 AutoDream 四层架构，系统可自动捕获并离线整理记忆；Codex 只有 AGENTS.md 静态声明层与会话上下文层，全部依赖人工维护。
推荐理由：从分层结构、持久化、压缩与跨会话传递逐项拆解两套记忆设计，可帮助判断选型取舍。
美团履约技术团队与北京大学合作的《GeoRA: Geometry-Aware Low-Rank Adaptation for RLVR》入选 ACL 2026 杰出论文，全球共 18 篇入选。
推荐理由：美团与北大提出面向 RLVR 的低秩适配方法 GeoRA，读者可了解其几何先验设计与在业务 Agentic RL 中的落地数据。
美团技术团队有 8 篇论文被 KDD 2026 收录，覆盖推荐大模型、奖励建模、智能体搜索、Transformer 框架与元泛化等方向。其中 MTFM 以无对齐方式统一多场景推荐并已全量替换独立精排模型，MTGenRec 相比 TorchRec baseline 取得 1.6 倍至 2.4 倍训练加速。
推荐理由：美团公开 KDD 2026 收录的 8 篇论文与 KDD Cup DataAgents 赛道夺冠方案，可看到工业推荐、奖励建模与智能体搜索的落地路径。
美团图灵 Agent 评测团队将内部博客公开，由浅入深讲解 Agent 评测，涵盖评测是什么、如何建立评测体系，以及长程 Agent 框架对评测带来的变化。文章提出观测加评测等于持续迭代，主张评测需覆盖结果、过程、效率、风险四层，并用指标下钻与 Rubric 二元化实现人人一致、人机一致，文中称数字站长人机一致率达 99%，Beam 从 62% 提升到 92%。
推荐理由：美团图灵团队把两年内部评测实践公开，给出从指标体系到长程 Agent 评测基建的完整落地路径。
美团 LongCat 团队开源搜索智能体评测基准 LoHoSearch，基于覆盖 762 万维基百科实体的知识图谱自动生成题目，含 544 道经人工核验的题目，覆盖 11 个领域。
推荐理由：美团用知识图谱自动出题构建搜索智能体基准，并给出各模型准确率与上下文策略收益收窄的对比数据。