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「AI大模型时代的CIO」云栖专场： AI实战者与落地破局者的坦白局
云栖大会「AI大模型时代的CIO」专场，探讨企业AI落地难题。虽搭上AI电梯是趋势，但企业落地有不确定性，如组织架构不匹配等。多位实战者分享经验，给出RIDE等解法，助企业破局。
小扎把马斯克机器人一号位挖走了
马斯克忙着裁人，小扎忙着挖人。Optimus AI团队负责人Ashish Kumar离开特斯拉，加入Meta。此前Optimus项目负责人Milan Kovac也已离职。此外，xAI部分高管因与顾问冲突而离职，马斯克AI之路或需调整架构。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
混元 Hy3 发布：99% 的任务，够用了
腾讯混元模型 Hy3 正式上线，免费使用两周。它是快慢思考融合的 MoE 模型，主打 Coding 和 Agent 场景，性价比高。作者用它做了多项测试，如制作 PPT、开发代码、舆情分析等，还与 GLM - 5.1 对决，表现不错。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。
AI祛魅之后：2026年将是AI脱下华丽外衣并穿上工装的一年
2026年AI将从概念验证迈向产业深处，展现实用价值。行业焦点从构建大模型转向让AI好用，还会从依赖算力扩张过渡到研究新架构。小模型崛起、智能体互联标准化、世界模型构建及物理智能落地成趋势。