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揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
AI产品用户留存仅三个月周期？对话王咏刚：“不和AI协作过项目，你就不是合格程序员” | 万有引力
CSDN&《新程序员》总编对话Mootion创始人王咏刚，探讨AI时代程序员、创业者面临的机遇与挑战。王咏刚认为AI上限是人类平均水平，目前AI应用多为尝鲜用户，产品留存短，未来程序员需与AI协作。
数据库厂商入局AI又有新思路，OceanBase选择“卖铲子”
国产数据库厂商 OceanBase 入局 AI 有新思路，近期动作频频。其云数据库业务 OB Cloud 实现 AI 能力开发部署并与多平台集成，已在多行业落地。副总裁尹博学谈其 AI 战略逻辑、面临挑战及未来趋势等。
verify-data：一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
谁不想要一条会飞的鱼呢？他们造了个会捣蛋的机器人，拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion，获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人，探讨其与人的关系、交互可能，虽面临浮力 - 质量循环等挑战，但对其未来充满期待。
苹果一口咬死AI不会思考！OpenAI前高管直接开怼：AGI已来，别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。
Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
百度端侧大模型安全建设实践：在算力与保障之间找到平衡
在 QCon 全球软件开发大会上，百度李志伟分享端侧大模型安全建设实践。介绍其发展趋势、优势与应用场景，指出面临隐私、内容等安全挑战，阐述云端与端侧安全方案，通过案例展示优化效果，展望未来安全建设方向。