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LabVLA：当AI走进科学实验室，浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
向量数据库开创者 Pinecone 宣布 RAG 时代结束，推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus。它认为当前 RAG 模式脆弱、缓慢且昂贵，提出“知识编译”概念，称能提升任务完成率、降低 token 开销，虽面临质疑，但方向明显。
MIT团队完成AI控制人类行为实验项目
MIT团队的Human Operator项目是实时人体增强工具，也是MIT Hard Mode 2026获奖项目。它通过视觉 - 语言模型结合电刺激肌肉实现人体运动控制，介绍了技术栈、环境要求、软硬件准备、安装步骤等。
让AI Agent自动接Issue、写代码、上线：我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线，对比传统流程，指出开发者角色转变。列举开源工具，给出200行代码的最小实现，分析半自动与全自动差异及信任鸿沟，点明开发自动化趋势，还给出落地建议。
2026跳槽暴富指南：这些公司的期权，可能比你的年薪值钱10倍
2026年为中国科技公司IPO大年，众多公司上市后员工获丰厚收益。文章列举小红书、月之暗面等公司，分析其期权价值与上市可能性，给出评估期权的框架及投资风险提醒。
林俊旸从阿里离开后首度发声：推理模型的时代快结束了
前通义千问Qwen负责人林俊旸离职后发长文，指出AI正从「推理思考」转向「智能体思考」，分析推理模型发展，谈混合思考模式失败，还提及智能体思考挑战及相关企业、学术界进展。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文，梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑，分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣，给出架构选型建议，强调架构应与问题复杂度匹配。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
从 SQL 到 OSI：当“数据是什么意思”也有了标准答案
本文回顾 SQL 统一世界的历史，引出 OSI 标准。OSI 解决“数据是什么意思”的标准化问题，众多全球数据技术公司参与。还介绍各厂商语义层布局，分析对中国企业的影响及 OSI 未解决的问题。