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智能投顾的大模型应用，为什么选择了“大小模型协同”？
大模型时代，金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构，能在性能、准确性与合规间找平衡，还阐述了架构亮点、问题解决办法等。
都在问世界模型怎么落地，PixVerse把答案做成了「好玩」
互动式娱乐市场正在爆发，PixVerse推出实时视频世界模型R2版本。该版本让用户真正和世界交互，解决实时视频世界模型持续scaling问题，从内测case来看玩法丰富，其底层技术也有大幅改进。
押注Agent，林俊旸带着新公司杀回来了
前阿里Qwen负责人林俊旸创办Pragmatik Labs/语用科技，研究跨数字与物理世界的下一代agent。红杉中国、高榕创投领投，腾讯等跟投。其目标是用agent实现终极生产力，有独特技术底色与愿景。
理解归 AI，正确归引擎：从一句话到一条实时数据链路（0代码搭建实时任务）
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程，再深入系统内部讲链路构建与演进，阐述设计方法论，最后提出未来规划。
从“卷模型”到“算总账”：AI 产业竞争开始拼什么 | 请回答 WAIC 2026
WAIC 2026热度高涨，InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变化，如从‘看能力’到‘算总账’，认为模型重要性方式已变，还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。
一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。
从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
文章围绕AI Agent持续迭代范式展开，指出AI编程助手现存过早退出等问题，介绍了Ralph Loop范式，阐述其核心要素、原理、优势，对比与传统智能体循环差异，还给出使用最佳实践、适用场景与建议。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。