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国庆这8天，我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。
作者国庆假期与AI辩论，以自身关于AI时代信息筛选的观点为例，阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点，后与AI多轮交锋，过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点，还给出与AI辩论三步法。
春天见，第 20 届 D2 如期而至
2026年3月14日，第20届D2技术大会将在杭州阿里总部举办，主题为「AI新」。大会设多场专场沙龙，涵盖AI写代码、改变体验等内容，还有夜场沙龙探讨终端与AI未来。此外，开放议题征集，公布了参会购票信息。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
千问App敞开玩，做红楼梦人物图、旅行海报、绘画书法无敌，顶级AI生图模型加持
作者体验阿里发布的Qwen - Image - 2.0模型后分享千问App玩法。可生成趣味信息图，如表情包、旅游攻略图、美食攻略图等；能做复杂文字梗图；还能创作中华文化传播图，如红楼梦解读图、手办图等，该模型懂中文意境。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
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。
NBA球星，成为英伟达副总裁
本文用一张「组织透视镜」，带你看清英伟达36人的角色分工、黄仁勋的管理逻辑，以及它对AI时代公司的启发。黄仁勋以扁平化直管36位高管，减少层级，让信息流动，使公司保持创业般的冲劲。
首篇自进化智能体系统技术报告出炉：Token成本直降近10倍，省钱又高效！
全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。