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智谱公布“降智”的秘密：Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。
AI的窗口期还剩多久，不同窗口处于什么阶段？战略上车来得及吗
文章指出AI窗口期并非单一窗口，而是一组接力出现的窗口。分析了基础设施投资、AI人才、AI应用创业等五个维度的窗口期阶段，给出识别窗口期的框架，还为普通人抓住窗口期提供了实操策略。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
陶哲轩：AI 正在让“想法”变得廉价，而真正的瓶颈从未改变
数学家陶哲轩与Dwarkesh Patel访谈，探讨AI在科学发现中的作用。他指出AI让‘想法生成’成本降为零，验证想法成新瓶颈；AI擅长广度，人类擅长深度；AI负责找证明，人类提炼‘理解’与‘智慧’。
AI越强，企业越迷茫：顶尖CIO们的十大真实之问
阿里云CIO与40余家头部企业CXO深度碰撞，总结出《企业智变下的CIO集体之问》。报告指出企业AI落地困境，如数字人认知混沌、知识库建设难等，探讨十大经典问题，为企业提供思考方向。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
好看不等于会交互！阿里发布基于交互的世界模型基准
阿里等联合推出 Omni - WorldBench 评估框架，指出多数高颜值 AI 视频在物理规律和交互逻辑上有缺陷。该框架含提示词套件和量化评估框架，对 18 款模型测评，为 4D 世界模型研发指明方向。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
龙虾泛滥社交媒体沦陷！全球最大求职平台没逃过“互联网已死”
全球知名招聘网站LinkedIn封了AI联创的号，此前还请其参加内部座谈会。网上有人喊出“领英堕落”“互联网已死”。回顾此前，“互联网已死”口号曾多次出现，此次AI掌握内容生产，情况不同。