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重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标
在生成式与代理式AI时代，传统数据中心转变为AI Token工厂，企业评估AI基础设施时不应只关注算力成本、每美元FLOPS，而应重视每Token成本，它决定AI规模化盈利，NVIDIA在该指标上表现出色。
Z-Image标准版开源：更具可塑性的图像生成全能基座
Z-Image标准版开源，它是为开发者准备的强大画板，解决了生成模型同质化问题。其保留完整权重，在微调、风格化上潜力大，采用创新架构，训练定位SFT阶段，有完整CFG支持，还提供完善工具链。
OpenAI内部代码泄露！最强模型「皇帝」登基，0思考延时吓人
OpenAI代码泄露，神秘的「企鹅家族」模型在测试，代号Emperor的推理预算最高。同时，ChatGPT将推「记忆搜索」功能。此前谷歌Gemini 3抢份额，OpenAI或提速发布GPT - 5.2抗压。
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。
云栖大会演讲实录：Qoder 产品背后的思考与未来发展
这是云栖大会上关于 Qoder 产品的演讲实录。Qoder 是阿里推出的 Agentic 编程平台，上线一月收获数十万用户。介绍了 AI Coding 三阶段，阐述 Qoder 定位、功能模式、技术优势，展望 AI Coding 未来。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
来自 OpenAI 离职员工的爆料：关于 OpenAI 的一些思考
OpenAI 前员工分享工作感悟，谈及公司文化、代码管理、个人收获及 Codex 发布情况。指出公司成长快但扩张中问题多，文化自下而上且精英主义，代码库大且围绕聊天构建，Codex 发布迅速成果佳。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
AI终于“长”进机器人身体里！机械臂学会用触觉思考
香港科技大学申亚京教授团队研发出具身机器人手臂 EmArm，实现亚毫米级触觉定位与实时‘感知 - 行动’闭环。研究还提出‘感知 - 驱动’一体化算法，为打造物理 AI 机器人提供可扩展技术路径。
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。