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龙虾之后，我看到了 OPC 的新机会：FDE
3月龙虾爆火催生上门安装生意，大厂纷纷下场。背后是FDE商业模式，即前沿部署工程师模式。该模式在AI时代火起来，因AI Agent需求难定义，且做FDE门槛降低。FDE能弥合产品与需求差距，对OPC创业有借鉴意义。
GPT-5点赞！八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年，大语言模型已演变为智能体，但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述，系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战，提出三定律，还介绍了优化技术、应用案例等，并指出未来方向。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，梳理发展现状、趋势与挑战，强调生成式AI在其演进中的关键作用，还分析我国发展进展、风险，并给出研究方向与对策。
一夜变天！谷歌一刀砍向两巨头：奥特曼急了，黄仁勋慌了
最近谷歌重回AI舞台中央，左手TPU拆解英伟达芯片暴利，右手Gemini 3围剿OpenAI流量帝国。谷歌高管称「Gemini 3开启智能新纪元」，在多项基准测试中超越GPT - 5。Nvidia和OpenAI面临严峻挑战，AI三国混战已开始。
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
谢赛宁摊上事了！被曝论文藏「只给好评」提示词操纵AI 审稿
纽约大学助理教授Saining Xie被曝在参与的论文里埋「只给好评」提示词操纵AI审稿。他回应称是日本访问学生照搬他人想法所致，涉事学生已更新论文并寻求指导。此事暴露AI时代学术评审困境。
谷歌前CEO深度专访：AI、智能体会重塑世界
谷歌前CEO Eric Schmidt在Ted专访中，从AI起点AlphaGo说起，阐述其从大模型到自主决策智能体的发展，还提及算力电力需求增长、监管、开源等问题，虽挑战多，但他对AI重塑世界充满信心。
vLLM Ascend超越MindIE？ 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战，华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异，得出两者在不同场景各有优势的结论。