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突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
Founder Mode主导，按结果付费带来300%增长，Intercom 的AI转型为什么能成？
本文讲述 Intercom 从 SaaS 老牌公司到 AI-first 的转型故事。创始人 Eoghan McCabe 回归后，裁员聚焦客服，推出 AI Agent 产品 Fin，按结果付费，增长率超 300%。还分享转型经验、AI 影响及对人才培养的见解。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
英伟达通用机器人芯片来了：AI算力提升7.5倍，宇树、银河通用已搭载
本周一，英伟达发布新一代机器人专用芯片Jetson Thor，算力是上一代7.5倍，能效3.5倍，内存容量翻倍。适配新算法，支持多种模型，已受大量厂商重视，相关产品已发售或开放预订。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
从OpenAI回国的90后姚班博导，打造了国内首个开源Agent训练框架：从OpenAI团队解散与重组，看智能体十年沉淀
本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究，回国后投身学术与创业，打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验，探讨创业、技术发展等问题。
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。