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联手 OpenAI 发布 ACP，Stripe 是如何思考 Agent 支付的？
今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP，重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈，介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索，以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。
语音分离最全综述来了！清华等团队深度分析200+文章，系统解析「鸡尾酒会问题」研究
清华等多校及字节跳动研究者全面调研语音分离领域，撰写综述论文，分析200余篇代表性论文。从问题定义、学习范式、模型架构等多维度展开，还探讨评估指标、数据集等，指出未来挑战与探索方向。
攻克结构化长文档检索难题！新框架让模型告别“结构性失明”
SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL，通过带结构感知和元素对齐，将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间，提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标，还开源了万级字数长文档数据集。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。
复旦上线音视频模型新裁判：一万组数据对齐人类审美
现有音视频生成领域的奖励模型多依赖局部指标打分，不符合人类整体审美感受，易让模型“刷高分”却未真正提升生成质量。复旦大学团队推出VA-Judger，基于一万组人类偏好数据训练，可从整体维度判断生成质量，对齐人类审美。
大模型开网店，谁是经营高手？E-Commerce Bench开源揭秘
为评估模型长程经营能力，联合淘天集团发布E-Commerce Bench，以10万本金、365天经营网店来评测。从多维度评估18个模型，结果差异大，还发现单一指标会掩盖模型表现，评估基准潜力大。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述，通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集，给出技术地图、评估框架与未来路线，梳理技术全景、评估指标，还介绍主流数据集，指出RAG已演变为复杂系统。
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。
2026世界机器人大会落幕，谁在物理AI赛道抢跑？
2026世界机器人大会落幕，具身智能从‘表演特技’转向‘实景作业’。物理AI世界正快速到来，但机器人量产尚需时日，AI汽车或率先实现人机深度协作，AIVA汽车以‘AI定义汽车’理念打造鲜活生命体，与火山引擎深度合作。