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评论送书 | 奇点何时到来？AI会成为人类的威胁吗 ？
文章从非线性非平衡多自由度系统研究视角探讨生成式AI发展态势，对‘规模增大引发相变实现奇点’及‘AI成人类威胁’观点存疑，指出人类智能与AI智能有差异，推荐《智能的真相：AI能替代人脑吗？》。
开源打破“AI黑箱”！集结全球大咖，GOSIM Paris 2026带你看懂Agent时代大变局
GOSIM Paris 2026在巴黎举办，是面向开发者的开源AI技术大会。大会由GOSIM主办，CSDN等联合打造，聚焦AI能力落地应用。首日Keynote多位大咖探讨AI相关问题，还有三大论坛、工作坊、Hackathon等活动。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
产业链各环节发展迅速，具身智能商业化路径逐渐清晰｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典上，多位嘉宾围绕具身智能展开探讨。涉及人形机器人落地场景、技术瓶颈、投资情况等，认为虽产业有泡沫，但产业链各环节发展快，商业化路径渐明，中国具身智能产业元年已至。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
具身数据才是最大「金矿」，数据云商城来了：全球首个、百亿级、全模态、高自由度
帕西尼联合京东云等打造的全球首个百亿级全模态具身智能数据云商城开放。该平台解决具身智能泛化瓶颈，提供全模态数据，有端到端服务，数据质量高、体量大，还能加速具身智能进化，赋能多行业。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考？模型来告诉你！自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。
“大鱼吃小鱼”：一文看懂2025年度国内半导体收购
2025年国内半导体领域并购交易超50起创新高，但成功率降至近三年最低。本文盘点多起并购案例，如中芯国际收购中芯北方、华虹半导体收购华力微等，涉及晶圆制造、IP/EDA、设备材料、芯片设计等领域，展现产业整合趋势。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。