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大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
正式版发布！DeepSeek-V4-Pro-0813
8月13日晚，DeepSeek-V4-Pro-0813正式版发布。此次升级将Agent维度提升至无短板的第一梯队，具备1M+384K长任务能力，接口双兼容，技术创新多。还公布评测对比、价格并发设定，给出实战代码案例与启示。
两个小时，10美元，Karpathy做了一个《指环王》3D游戏
Andrej Karpathy 让 Opus 5 根据《指环王》开篇文字，用 Three.js 制作三维场景，成本约 10 美元，两小时写出 5500 行代码。虽效果粗糙但有趣，他设想未来大模型能按需生成虚拟世界，不过也暴露大模型难以检查成果的问题。
走访100+机器人展台：拐点已至，具身智能进入千行百业｜WAIC 2026
7月17日，2026世界人工智能大会在上海开幕。与往届不同，今年大会更多展示具身智能在真实场景的应用。硬件迭代、软件与数据突破，让泛化能力和任务执行成功率显著加强。现场还呈现模型四条技术路线、数据基建等趋势。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型（MoE），它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势，如计算高效、适合并行等，还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进，包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
林俊旸离职后首次发声！复盘千问的弯路，指出AI的新路
林俊旸离职阿里千问后发声，反思千问技术路线，认为千问合并两种模式未做好。他指出推理时代已过，未来是智能体时代，智能体思考将成主流，还阐述了其与推理思考区别及面临的挑战。
基于 Qwen3-VL-Embedding-8B 实现文搜图语义内容检索的实战教程
文章围绕Qwen3-VL-Embedding-8B模型展开，介绍其核心特性、技术架构等，提供环境搭建、模型部署指南，给出文搜图系统架构及代码实现，还通过电商、社交媒体、企业文档三个实战案例展示应用，最后讲解性能优化与常见问题解决方法。
腾讯「鹅虾」紧急上线！一手实测：养虾门槛归零，QQ飞书钉钉全能接
腾讯昨日上线两个「鹅虾」产品，WorkBuddy是能接入多平台的智能体桌面平台，QClaw预计下周公测，可接入微信。作者实测WorkBuddy，考察其生态接入、代码开发等场景表现，还介绍了QClaw特点及腾讯云轻量应用服务器。