不再“纸上谈兵”：大模型能力如何转化为实际业务价值

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能

文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。

Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板

Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。

OpenAI博通联手发芯片，黄仁勋还能保持松弛吗？

OpenAI与博通联手发布自研推理芯片Jalapeño，英伟达虽业绩亮眼但正被围攻。博通的ASIC芯片及通信优势、中立身份受青睐，OpenAI和Anthropic也正脱离英伟达管控，博通靠“芯片自主权外包”模式上位。

星海图创始人高继扬：具身智能三层技术路线，没有捷径可走

星海图在第一届全球开发者大会上，展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划，发布新一代VLA基础模型G0.5并开源，还联合发布创业孵化项目「星途计划」，探索三段式商业模式。

AI Labs 都在用，ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗？

过去18个月，ClickHouse发展迅猛，2025年末ARR达1.6亿美元，付费云客户超3000。它原是Yandex项目，适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台，进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。

DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角

DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。

Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞

沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。

还在玩AI 3D手办？Gemini 3 Deep Think已能直出STL，可打印实物

推理模型赛道竞争激烈，谷歌 Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级，能处理科研级、工程级、多条件约束问题，可将用户要求等建模成 3D 打印实体文件，还能用于多领域科研和工程，欲成科研工程‘第二大脑’。