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向英伟达发起挑战的 AI 芯片初创公司，估值快五百亿了！
人工智能芯片初创企业 Groq 完成 7.5 亿美元融资，投后估值 69 亿美元。它试图打破英伟达垄断，产品是专用芯片，面向开发者与企业，成本低于竞品，创始人技术背景深厚，服务开发者数量增长快。
央企怎么做超级智能体？对谈中电信天翼AI：自研模型为底座，自主规划是必须，能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体，获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”，具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用，落地需嵌入主业系统，电信持续迭代模型优化它。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例，提出 RIDE 方法论，包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行，还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26
当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
对话港理工吕佳欣：如何将一项实验室成果变成一条6500吨级的生产线？
文章是对港理工吕佳欣的访谈，围绕多筒挤压技术展开，探讨从实验室到产业化的过程、挑战及应对方法，还提及工业AI在制造领域的应用，如数据处理、经验转化等，强调科研与工程相互促进。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
没想到，32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的！
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。
对话 Lucius 赵赫：AI 员工的本质，是一份有 SLA 的劳动合同
这是对Lucius创始人赵赫的访谈。他表示Lucius做的是企业的Context Layer，提供有SLA的AI员工服务。目前服务三十余家企业，交付结果而非提效，还探讨了AI员工角色、与人类关系、技术架构等内容。