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黄仁勋GTC2026:龙虾是个人AI操作系统，每个企业都要围绕它来建设，2027营收有望突破1万亿美金
英伟达GTC2026发布会结束，黄仁勋将2027年前需求预测提至1万亿美元。会上发布多项技术与产品，如开源AI智能体框架NemoClaw、太空数据中心Space - 1等，还提及自动驾驶合作进展。
Claude 新增交互式图表和示意图，免费能用
Claude 新增交互式图表和示意图功能，付费与免费用户均可在聊天中直接生成。通过虚构建筑系学生 Andrea 的使用场景展示，如职业探索卡片、结构力学荷载图等，将工具嵌入成长故事线。
作业帮StarRocks替换Presto落地实践
本文分享作业帮 2025 年 StarRocks 替换 Presto 的实践，涵盖历史背景、技术方案、双跑方案、结果分析，还提及核心问题及解决办法，项目上线后在资源、架构、性能上均有收益，也有未来规划。
OpenClaw 深度解析：一只龙虾凭什么震撼全世界
万字长文深度解析OpenClaw，阐述其核心原理、创新亮点以及对AI行业的深远影响。解读为何大厂难以打造类似产品，剖析简单任务实现困难的根源，还探讨了其设计机制、应用场景、潜在问题及应对策略。
补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习「一键接入」
2026 年 Agent 仍是热门赛道，OpenClaw 热度持续。但 Agent 强化学习训练缺乏成熟体系。蚂蚁和清华联合打造的 AReaL v1.0 开源，实现 Agent 一键接入 RL 训练，还革新了训练引擎，降低开发门槛。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。
高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。
破防了！全球顶尖AI惨败，人类最后防线竟是「重启试试」？
GSMA联合权威组织发起全球电信AI故障排查挑战赛，吸引超1000支队伍。赛事依托权威评估框架，设丰厚奖励，分多个赛道，还将开展智能体任务，预示电信运营模式重构。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。