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SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元，传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型，Qwen3-VL-Embedding负责“海选”，Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”，技术亮点多，实验表现优异。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
SubAgent 与 Skills：AI Agent 的两种扩展方式
文章介绍了 AI Agent 的两种扩展方式：Skills 是“操作手册”，让 Agent 按需获取知识；SubAgent 是独立“专家助手”，有自己的上下文窗口。还通过给文章配图案例对比两者差异，并给出使用建议。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
所谓“氛围编程”，不过是“技术债”的新马甲
本文编译自 Steve Krouse 演讲与博客，指出‘氛围编程’代码即遗留代码、‘技术债’，编程核心是理论构建。还认为工具优于智能体，代码是描述软件的正确媒介，人类大脑在编程中始终是核心。
技术更新 or 组织重塑，企业如何用好“数据智能”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题，还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势，指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。
AI转型最大的门槛，不是技术，是人
浪潮信息董事长彭震在人工智能+生态大会上提出，AI转型最大门槛是人而非技术。他指出组织力不足影响业务效果，提出Humagent概念。浪潮信息还从文化、组织、流程层面推动转型，愿做客户同行者。
卡帕西Anthropic最新头衔：技术员工（MTS）
卡帕西在Anthropic头衔为技术员工（MTS）引关注，不止他，很多大佬加入Anthropic和OpenAI职级都是MTS。MTS年薪可观，其制度有防猎头、促文化认同等好处，但也被指有‘粉饰’之嫌。