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150PB工业数据+智能体革命，西门子开启AI制造新纪元
西门子在工业AI领域成果显著。其工业智能体系统贯穿工业脉络，Industrial Copilot提升开发效率。工业基础模型扎根150PB工业数据，与主流大模型路径不同。西门子靠数据和行业know - how构筑护城河。
FutureHouse 联合创始人：AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立，今年 5 月推出四个 AI 科研 agent，6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示，AI Scientist 并非‘全自动化科研’，生物比化学更具‘平台化’潜力，团队聚焦科研自动化。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
GitHub上已突破5.1k stars！这是真正被开发者认可的 AI Agent平台，AI开发者必看，如何用它实现生产力逆袭？
TaskingAI是AI - native应用开发平台，整合多模块提供一站式BaaS体验，简化AI应用全流程。它支持多模型，有检索、工具插件等功能，适用于客服、销售等场景，还对比同类项目展现优势。
硅谷顶尖产品教练万字干货，一针见血揭示产品失败真相
文章回顾 Jim Morris 演讲，指出多数团队混淆“产出”与“成果”，迷恋“虚荣指标”。以 Power Reviews 为例，强调做对事才驱动客户价值。还介绍衡量成功的指标及应用案例，说明指标关联与先行指标作用。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
“谈故障色变”到有章可循：美图 SRE 故障应急与复盘实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，美图高级运维经理石鹏分享美图 SRE 团队故障应急与复盘实践，探讨故障应急各环节，剖析故障本质与原因，还交流 AIOps、LLM Ops 等技术。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
ICCV 2025｜训练太复杂？对图片语义、布局要求太高？图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。