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模型不是企业的护城河，那什么才是？
文章指出企业AI进入深水区后，真正的竞争是将AI变成企业自己的智能引擎。衔远科技创始人周伯文提出泛化基础上的深度专业化是企业竞争力来源。衔远发布EnterpriseClawBench，揭示企业需私有化评估和可持续进化能力。
你天天用的Claude和Codex，Meta内部不让随便用了
今年5月Meta给工程师划红线，限制用Claude Code和Codex，因其太好用。Meta组建团队自研编程助手MetaCode，担心外部模型输出渗进训练数据，出现“蒸馏陷阱”，且能省钱。
编程 Agent 可能是软件开发史上最昂贵的错误之一
George Hotz 试用多种 AI 编程 Agent 后，在博客称大规模采用将以灾难告终，认为 Agent 不是程序员，生成代码质量差。此外，OpenClaw 工程师、Uber 高管等也对 AI 编程提出担忧。
Anthropic再次挑衅AI输出范式， 谁才是标准?
Anthropic Claude Code团队工程师称HTML应成大模型输出新标准。文章探讨使用场景，如考虑为多看一眼付多少token、内容用途、交流对象等，建议按需选格式，HTML是可视化加班费。
既要安全⼜要弹性，理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结｜甲子光年
2025年以来，大模型应用飞速发展，以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂，但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心，为Agent构建专属‘沙箱’，解决落地难题。
深度拆解 Hermes Agent 的记忆系统：它如何修正 OpenClaw 的误区
文章深度拆解 Hermes Agent 记忆系统，介绍其四层记忆系统，包括提示词记忆、SQLite 历史会话存档、智能体技能管理和用户建模。与 OpenClaw 对比，Hermes 更关注缓存效率，遵循冷热分离、缓存优先等原则。
CVPR 2026｜AI开始会拍电影了：一分钟十镜头，全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，建立跨镜头记忆机制，设计关键模块，实验表现好，为视频生成打开新可能。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
“每给 Claude Code 提一个请求，我就点上一根烟，放松下”
OpenFGA 核心维护者 Siddhant Khare 写博客吐槽使用 AI 编程的‘疲惫感’，指出 AI 带来职业疲惫却被行业回避，还分析了原因，如任务量膨胀、角色转变等，并给出应对建议，引发工程师共鸣。
阿里重磅开源：端到端VLM文档解析模型，图片直出结构化HTML！
在AI文字识别类应用中，文档解析常不尽人意。阿里开源端到端文档解析模型Logics - Parsing，基于VLM，能图片直出结构化HTML，有统一、智能、精细等亮点，还给出使用步骤。