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“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
花几百万开发布会结果无人问津？或许你该看看这个…
2025年科技公司意识到技术需被看见。发布会等传统传播方式遇冷，科技内容融入生活日常。抖音在科技传播竞争中站到中央，通过创作者视频让技术直观呈现，解决企业从产业到大众认知转化难题。
GPT-6或将比GPT-5强10倍！奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生
奥特曼在访谈中表示ChatGPT从1到10的艰难已过，未来从10到100或更易。他还探讨AI变革、企业洗牌、工作替代等问题，揭秘ChatGPT诞生过程，阐述OpenAI愿景及AI普惠方案。
一次汇报，资源投入暴涨数十倍：快手大模型推荐以 1/12 成本突围，技术负责人亲历的革新故事
InfoQ 专访快手科技副总裁周国睿，他分享了快手大模型推荐技术投入挑战、决策过程等。如汇报后资源投入涨数十倍，以 1/12 成本突围。还阐述推荐系统变革、技术押注及未来推荐系统突破点等观点。
Hugging Face 推出九大 AI 课程，免费、全面【收藏】
Hugging Face悄悄上线一批免费AI课程，还带认证证书。课程从大语言模型到扩散模型，从计算机视觉到游戏AI，覆盖面广。完成课程可拿证书，还能在平台分享成果，是学习AI的好机会。
王田苗三问具身大牛：大模型还在「拨号上网」，机器人靠什么拿下真实订单？| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
MiniMax Agent 开年更新，好的 AI 产品，需要让工具来适应人了
2026年初，Claude Cowork引发关注，开源社区跟进，Anthropic下调功能价格。MiniMax升级Agent，推出桌面端和网页端新功能。通过整理文件、翻译、小红书内容流水线等测试，展现其能力与局限，指出Agent应适应人的趋势。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。