OpenAI 分享以 Skills、託管 shell 和服務端 compaction 構建長時間運行智能體的實作模式，涵蓋技能路由、容器復用與網絡配置。Glean 面向 Salesforce 的 skill 將評測準確率由 73% 提升至 85%，並令 time-to-first-token 縮短 18.1%。
推薦理由：文章將 Skills、shell 與服務端 compaction 的分工整理成長流程建構方法，並涵蓋技能路由、產物交接及網絡隔離等可複用設計。
OpenAI 介紹用 Ollama 在本地運行兩款 gpt-oss 模型，支援離線聊天、API 調用及接入 Agents SDK。gpt-oss-20b 建議至少 16GB VRAM 或 unified memory，gpt-oss-120b 至少 60GB；模型預設採用 MXFP4 量化，VRAM 不足時可用 CPU，但速度較慢。
推薦理由：指南比較兩個模型所需的硬件配置，並串起本地聊天、Chat Completions API 與 Agents SDK 接入步驟，便於評估本地部署路徑。
Hugging Face Blog 梳理對話智能體的訓練方法，涵蓋 IFT、SFT、RLHF 和 CoT。文中指出，IFT 所需指令數據僅為數百例量級，SFT 以人工標註改善有用性和安全性，RLHF 則根據人類偏好訓練獎勵模型，再用強化學習訓練對話智能體。
推薦理由：文章把 IFT、SFT、RLHF 與 CoT 放在對話智能體訓練脈絡中梳理，並比較多個系統的訓練資料和評估方向，呈現各方法的分工。
Hugging Face Blog 提供使用 🤗 Transformers 為多語言 ASR 資料集微調 Whisper 的逐步指南，涵蓋資料準備、訓練與評估。
推薦理由：文章將 Whisper 多語言微調拆解為資料準備、特徵處理、訓練評估與示範流程，並以印地語資料展示從預處理到模型分享的可複用實作路徑。
