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大模型进入研发体系后，我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大，还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等，也提及效率评估、代码生成等问题。
被“网暴”两个月后，Yann LeCun 携最新世界模型杀回！小扎千万美元激励抢人，Meta AI 内部权利之争开始
Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2，可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版，在百万小时视频上训练，能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试，且已开源。LeCun力挺，小扎为追进度亲自招人才。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
Token纪元：从「马力」到「人天」再到「兆字元时」的认知革命
文章指出，AI时代需全新生产力计量单位“马斯”。字元是AI“语言燃料”，但缺乏统一计量体系。智能社会的容量、速度、价格是关键指标，当前AI算力网络停在2G时代，AI劳动力崛起将重构就业，Token或引发文明跃迁。
在软件工程中，对 AI 的过度依赖，会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
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。
Seedance 2.5 抽卡老废片？专业团队的 4 层控制法
Seedance 2.5上线后，单条画质好但成片易散架，废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架，还给出30秒短剧分镜示例，助你定位问题、提高抽卡效率。
Codex正式开放1M上下文！解除GPT-5.6 Sol封印，三行配置搞定
现在3行配置就能让GPT - 5.6 Sol封印解除，在Codex里用上1M上下文。不过有网友警告轻易别用，因超出默认窗口，模型消耗token速度会翻倍，且模型上下文利用能力会下降。此外，Codex确定会上Astra。
顶会具身辩论赛实况：徐丹飞激辩，PI连输三轮，谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。