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从提需求到部署发布，全AI全自动化后，研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化，将自动化向上下游环节延伸，分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措，分享人机协同和全自动化交付实践，展示效果数据，展望未来双轮驱动体系。
探针伸进大模型黑箱，南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力，构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble，其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应，还评估了‘机器遗忘’技术，有法律应用潜力。
这帮清华的，造了一个让龙虾“安全着陆”的新物种
在OpenClaw热潮中，隐私保护缺位成企业和开发者难题。无问芯穹推出InfiniClaw Box，独创‘三段式’架构，适配全模态信源，解决数据安全与模型能力兼顾问题，还与多家企业合作拓展应用边界。
鹅厂员工那些“需求很大，却没人做”的小程序？
鹅厂员工分享了多个需求大却没人做的小程序idea，如“鹅众点评”、展示商场餐厅实时人流量的小程序、老年人“极简版”工具小程序等，涵盖生活、出行、旅游、育儿等多方面。
美国00后职场大逃杀：有人退学当电工，有人拿1.1亿造AI
外媒报道，面对AI带来的不确定性，美国00后开始重估职业路径。数据显示，59%的美国年轻人视AI为职业威胁，早期职业岗位就业率下滑约16%。00后分退守和进攻两种策略应对，职场中间阶层在蒸发。
给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
陶哲轩：我差点江郎才尽，只因在普林斯顿待了一年
菲尔兹奖得主陶哲轩在与播客主理人访谈中称，在普林斯顿埋头搞学术让他灵感枯竭，数学家需生活琐事激发想法。还探讨科学研究，如开普勒定律、AI在数学研究的应用、科学评估等问题。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
还需付费卸载龙虾？这只龙虾能直接「杀死」OpenClaw
OpenClaw曾引发安装热潮，如今因安全风险引发卸载潮。国家相关部门发布风险提示，网上出现卸载服务。而GenericAgent既能装也能卸OpenClaw，还能自我卸载，展现出硬核技术。
ICLR 2026｜滑铁卢大学联合可灵提出UniVideo：统一视频理解、生成、编辑多模态
滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。