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多模态“卷王”阶跃星辰：如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。
AI Coding 之后，如何让 Agent 进入企业研发全链路？得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法，介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索，还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题，已有阶段性成果。
AI Coding 的下一步不是写得更快，而是可验收：蚂蚁数科 Harness 工程实践
蚂蚁数字科技资深技术专家魏长征在AICon大会分享AI Coding实践。指出当前产能提升快，但验证能力可能跟不上，容易引发质量风险。介绍了Harness工程思路及在新项目和存量项目中的应用，还提及AI协作的未来挑战。
AI4S设计的新抗生素通过湿实验！双层思考+多目标优化，主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI，采用双层思考机制，能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色，结果获科学家肯定，相关代码已开源。
OpenAI自研芯片内幕曝光！18个月前开始用AI优化芯片设计，比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作，将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节，OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计，比人类工程师更快，且合作已持续约18个月。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
鹅厂实习生血泪贴：Agent/RAG黑科技，真相竟是这样！
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。
Anthropic说：不要在等下一代模型了，立刻马上做Harness！
文章指出当前优化模型运行环境（Harness）回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展，还列举OpenAI、Stripe等公司实践，也提及不同观点，强调Harness是持续演化系统。