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老年代的“滞留对象”：一次由提前晋升引发的线上内存告警排查
文章以线上环境内存告警排查为例，介绍过程和思路。发现老年代因大量不可达对象占用且未触发FullGC致告警，排查出对象提前晋升是主因，还给出调整参数、减少对象产生等解决办法。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
用了半年的MCP，它不是“USB-C”，而是企业AI落地的噩梦！
文章指出MCP虽曾被视为AI界USB - C接口，但企业落地时问题诸多，如类型安全靠猜、标准协议名存实亡、调试困难等，还给出企业级MCP落地自查清单。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
两岁的Llama，最初的14位作者已跑了11个！Mistral成最大赢家
Meta 开源 Llama 模型改变大模型格局，但短短两年，14 位初创作者 11 人离职。Mistral 受益最大，由两位核心架构师创立，其模型与 Meta 竞争。Meta 面临留才挑战，领先优势消退。
具身机器人能搞定超市盘点吗？全球七万门店正在给出答案
本文报道汉朔科技联合X-Era Lab（拓元智慧），依托汉朔全球近7万家门店的电子价签数字化底座，结合拓元自研原生世界动作模型VWA，探索具身智能在零售门店盘点、巡检、补货场景的商业化落地，验证具身智能能否从演示Demo转化为稳定运行的生产级系统。
清华东门1公里：AI原点社区的10万补贴和一天1块钱的工位
文章介绍北京AI原点社区，它2026年1月入选北京首批人工智能创新街区。这里无物理边界，三区融合，核心区16万平。企业可通过原点学堂等入驻，有补贴等资源。个人不挂靠公司也能用其资源，并给出使用建议。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
你的 Harness 工作流真的在进步吗？我们用一场考试撕掉了遮羞布
文章指出Harness工作流常靠‘主观vibes’驱动，缺乏有效评价体系。为此推出Harness Eval评测系统，包含出题、答题、改卷等环节，形成闭环，帮助工作流持续改进，还能提升整体通过率。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。