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卡奥斯奔赴港交所，工业AI开启新征途｜甲子光年
中国工业互联网迎来智能化加速阶段，卡奥斯递表港交所，为观察工业智能走向产业基础设施提供了样本。它脱胎于海尔，已实现产业规模化落地并盈利，在中国基于平台的工业数据智能解决方案市场位居第一。
终于用上啦，3.9 万 Star archify，程序员福音！！！！
架构图常与代码脱节，约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON，经布局、检查后交付可交互系统地图，它先结构化、验证再交付，适用于特定场景。
我是微软工程师，编程了30多年，如今我几乎不再编程了
微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受，认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统，系统从程序员手中接走大量工作，Amplifier 等工具让编程变得更简单，人类程序员价值将升华。
Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
3000块钱，这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同，成本低、部署快。团队认为数据是关键，还计划搭建机器人数据 infra，预计新模型范式很快出现。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理：从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
CVPR 2026 三维视觉趋势梳理：从 RGB 感知，到真实世界建模
计算机视觉行业从追求识别能力转向关注视觉系统对真实世界的理解。CVPR 2026研究中，多视角、事件视觉、开放集3D生成和相机运动轨迹被引入视觉理解，多篇论文从不同侧面推动视觉系统走向对真实世界的理解。
Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战？
随着AI发展，Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人，定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点，阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势，现免费公测。