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当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
上市首日大涨383%，上海跑出“全球AI硅光芯片第一股”
4月28日，曦智科技在港交所上市，首日涨幅383.62%，认购阶段成绩亮眼。其由沈亦晨创立，从光计算转型光互连后迎来转机。虽营收增长但亏损大，研发投入高，此次IPO募资用于研发等。
浅析 Amazon S3 Files：工作机制、性能边界与选型思路
4月7日，AWS发布新服务Amazon S3 Files，可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界，与其他对象存储文件化方案对比，指出适用场景。
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE，给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步，能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示，它提升准确率、降低 token 消耗，还解决了推理坍缩等问题。
The Batch: 937 ｜OpenAI 退出视频生成领域
OpenAI计划关闭视频生成器Sora，将资源重新分配到更有盈利性的投资中。Sora虽能生成高质量视频，但生成耗时久、计算成本高，日亏损约100万美元，其与迪士尼的合作也将结束。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
离职特斯拉“隐身”14个月，杨硕创业终于亮牌：重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后，妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作，提出DiT4DiT模型，解决VLA模型不懂物理问题，在人形机器人上有新突破。
哈佛物理教授疯了：我让AI写论文，结果两周干完博士一年工作！已发顶刊
哈佛物理学教授Matthew Schwartz指导Claude 4.5，两周产出顶刊级量子场论论文，人类博士生则需一两年。实验中AI展现能力也暴露问题，教授总结其优缺点及应对心法，还探讨人类科研人员未来。
西湖大学王东林团队论文：机器人需要“通古今，知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA：Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》，介绍HiF-VLA模型，它以“运动”表达时间信息，实现稳定连续决策，性能提升且计算成本低，推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。