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从Demo到行业落地的Agents：技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。
AI应用如何落地政企？首先不要卷通用大模型
ISC.AI 2025大会显示智能体技术加速渗透产业。360政企AI业务与智能体深度绑定，其落地有三重逻辑：不追通用大模型，聚焦小场景；用“乐高式”工厂赋能；安全与AI深度融合是必选项。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？｜甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
AR眼镜尚存核心瓶颈，碳化硅能否破题？
AR眼镜成AI落地端侧佳选，但传统光波导方案难满足其需求。碳化硅以高折射率、高导热率特性，被视为破解AR全彩显示瓶颈的“钥匙”。国内产业正协同创新，不过成本问题待产业链协作解决。
对话27岁博导张林峰：模型压缩获CVPR满分有点意外，上海交大像我这样年轻老师很多
上海交大27岁博导张林峰团队在模型压缩领域成果丰硕。其提出的数据集蒸馏方法获CVPR 2025满分，还在多方面探索模型加速，成果已开源。张林峰认为数据蒸馏会成模型压缩趋势，也分享了知识蒸馏阶段看法。
小米造芯：一个失败者重整旗鼓
小米曾在2017年澎湃S1铩羽而归，2021年重启手机SoC设计研发。此次玄戒O1一次流片成功后回片，表现超预期。文章分析了小米此前失败教训，介绍其芯片战略，还谈及产业特点与小米面临的挑战。
最新消息：美国批准英伟达H200出口10家中国企业，黄仁勋这趟没白来
路透社消息，美国批准英伟达向10家中国企业出口H200芯片，联想和富士康成分销商。黄仁勋强调中国市场重要，预言2026年技术大爆发。业内分析此次松绑或因商业压力等，对国内AI产业有积极影响。
SemiAnalysis 创始人解析万亿美元 AI 竞争：算力是 AI 世界的货币，Nvidia 是“中央银行”
SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在访谈中指出，AI 是算力、资金与地缘政治驱动的产业迁徙。算力成新货币，Nvidia 似央行。还谈到 AI 竞争格局、技术路线、算力人才能源问题，以及对传统软件和各玩家的影响。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。