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3 层人群定位 × 5 种赋能手段，企业全员数据能力提升指南 | 极客时间企业版
在AI重构商业规则的当下，数据能力是企业核心竞争力关键。极客时间针对企业数据人才培养痛点，打造全链条数据人才培养体系，分层赋能三类人员，提供多种培养方案和赋能手段助力企业升级。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录：耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
Seedance 2.5 抽卡老废片？专业团队的 4 层控制法
Seedance 2.5上线后，单条画质好但成片易散架，废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架，还给出30秒短剧分镜示例，助你定位问题、提高抽卡效率。
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
首篇自进化智能体系统技术报告出炉：Token成本直降近10倍，省钱又高效！
全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。
GPU利用率不到15%，AI产业最大的浪费正在被这家公司改写｜甲子光年
AI产业发展中算力成本高、利用率低问题凸显。趋动科技押注‘软件定义GPU’，试图把独占GPU变为共享算力池，其产品使客户GPU利用率平均提升约4倍，已服务超200家头部客户。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质，这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素，阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé，在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率，已被 CVPR 2026 录用。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。