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网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。
告别死记硬背！SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行，难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发，提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制，在多实验中表现出色。
“AI提高了我的生产力，但我更累了”
《AI疲惫是真实存在的，但却无人提及》一文爆火，引发开发者共鸣。专业程序员Siddhant Khare也有同感，他分析AI使人更累是多方面因素所致，还提出可持续工作方式，认为要知道何时停用AI。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。
Claude Code 之父分享 10 大使用技巧
Claude Code 创造者 Boris Cherny 分享团队使用技巧，如并行工作、先规划再动手、更新 CLAUDE.md 等 10 条经验，还提及打造自动化体系、提升 Prompt 水平等内容，强调多用多想提效。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
6张图看清中美AI竞赛：美国领先在哪，中国优势在哪
TIME杂志文章用六张图表解析中美AI竞争，指出美国在芯片控制、模型性能和商业变现领先，中国受算力瓶颈制约，但在人才基础和能源供给有优势，特朗普新出口规则或带来转机。
视觉模型既懂语义，又能还原细节，南洋理工&商汤提出棱镜假说
南洋理工与商汤团队提出 Prism Hypothesis（棱镜假说）与 Unified Autoencoding（UAE）。论文指出视觉基础模型中语义理解和像素保真很难兼得，用频率谱统一视角解决冲突，UAE 实验效果良好。
智能体「卷王」诞生！干活自动配结项报告，1.5张截图就把事说清了
在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。
德勤2026技术趋势报告：五大力量正驱动技术和商业进化
德勤《2026技术趋势》报告揭示技术从实验走向商业应用。涵盖物理AI进化、智能体落地、企业重构计算、技术组织架构转变、安全防御等趋势，还提及八大技术演进信号。