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黄仁勋GTC2026:龙虾是个人AI操作系统，每个企业都要围绕它来建设，2027营收有望突破1万亿美金
英伟达GTC2026发布会结束，黄仁勋将2027年前需求预测提至1万亿美元。会上发布多项技术与产品，如开源AI智能体框架NemoClaw、太空数据中心Space - 1等，还提及自动驾驶合作进展。
OpenClaw 深度解析：一只龙虾凭什么震撼全世界
万字长文深度解析OpenClaw，阐述其核心原理、创新亮点以及对AI行业的深远影响。解读为何大厂难以打造类似产品，剖析简单任务实现困难的根源，还探讨了其设计机制、应用场景、潜在问题及应对策略。
从GLM-4.5到GLM-5，我见证了一个模型从码农晋升为架构师
智谱以匿名方式将GLM - 5放到OpenRouter公测，其表现亮眼。在AI编程从Vibe Coding转向Agentic Engineering的背景下，GLM - 5参数规模提升，成绩优异，实测决策有架构师思路，持久力强，不再只是‘平替’。
3.5k星星！用AI推演、预测未来，这个开源多体智能引擎做到了。
文章介绍开源多体智能引擎MiroFish，它是基于多智能体技术的AI预测引擎。用户提供种子文件、下达指令，它能构建数字沙盘，让AI智能体互动演化，可用于企业公关等场景，还给出推演流程。
黄仁勋达沃斯首秀：GPU一卡难求，何来AI泡沫？
英伟达CEO黄仁勋在达沃斯首秀时力挺AI，提出‘五层蛋糕理论’，总结2025年‘三件大事’。他认为AI能增加就业、推动经济，回击‘AI泡沫论’，号召各国构建自己的AI。
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南，涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式，对每种模式清晰解释，还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码，助开发者结构化设计系统。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
《生成式AI卓越架构设计指导原则》：从"能用AI"到"用好AI"
在2025云栖大会上，阿里云发布《生成式AI卓越架构设计指导原则》，以云原生“卓越架构五大支柱”为基础，针对大模型内容合规与安全治理等领域提建议，助力企业从‘能用AI’走向‘用好AI’。