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OpenAI 关键九问：2026 AI 战局升级后迎来叙事反转
文章围绕OpenAI提出九个关键问题并给出判断。虽受Gemini影响，面临竞争，但作者对其2026年叙事反转有信心，还分析了用户增长、业务布局、技术突破等方面情况。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
继封禁中国公司后，Anthropic 刚刚宣布：支持SB 53 法案
Anthropic宣布支持SB 53法案，认为其为监管强大AI系统提供基础，通过透明度实现监管。该法案对大型AI公司提出多项要求，不过部分强大模型或不被涵盖。其他主要AI公司和部分风投机构则抵制该法案。
万卡竞赛背后：容器正在成为AI时代的调度大脑
今年 Agent 与 AIGC 应用大爆发，Gartner 预计 2027 年超 75％的 AI/ML 工作负载将用容器技术部署。但现有容器技术栈不能直接用于 AI 业务，需解决两大技术挑战。阿里云 ACK 和 ACS 协同演进，应对挑战并不断突破，还积极投入开源。
扣子要做 Agent 时代的 Infra，附开源版搭建全流程
扣子宣布开源 Coze Studio，后端用 Golang，前端用 React 和 TypeScript，基于微服务架构。借助火山引擎 ECS 可一键部署，还能更换自定义模型。官方表示开源是为顺应趋势、确保安全及获开发者反馈。
视觉+语言+动作！超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限，港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤，有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型，还建立新基准评估多个模型。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
Agent Infra 赛道更新，一年后为 Agent 设计的基建发展如何？
过去一年，Agent 产品形态和使用方式变化大，其基建 Agent Infra 竞争格局也在变。它需解决让 Agent 更可控和接入更多能力两个问题，涉及 Runtime、Identity 等多方面，不同方向发展阶段和前景各异。
全网疯抢体脂秤背后，阿福找到了健康 AI 的正确打开方式
6月25日，蚂蚁阿福发起‘科学减重1亿斤’行动，1分钱发放AI体脂秤引疯抢。它支持测18项身体数据，还能接入多种健康硬件。阿福用医疗大模型提供个性化方案，走出全民普惠的AI健康管理道路。