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讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
Google开源DESIGN.md。玩AI，今年最该知道的Markdown！
Google开源DESIGN.md格式规范，对用AI coding的人很实用，可约束产品UI设计。开源社区已有70+大厂的DESIGN.md及自动提取的开源项目。还有汇聚大厂设计规范的仓库及可自动生成的工具，或成行业标准。
别再设计 Prompt，顶尖工程师已经开始写 Loop 了！
2026年6月，“Loop Engineering（循环工程）”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词，而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册，介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
阿里开源AgentScope 1.0，多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型（LLM）微调知识与实践，包括模型结构、参数量等知识，以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程，介绍相关平台和框架，如星云、TuningFactory等。
对比 Codex，免费的 AgnesCode 也能在底层算子优化任务中打的有来有回
本文实测免费AI Coding Agent AgnesCode搭配Agnes 3.0 Flash，对比付费Codex组合在DeepSeek-V3底层算子多芯片优化任务中的表现，验证免费Agent胜任底层AI工程的能力，分享实测数据与行业洞察。
谷歌MCP Toolbox for Databases拆解：助你快速构建数据访问智能体的神器
企业Agent运行常需访问数据库，但会遇到工程问题。本文详解谷歌开源项目MCP Toolbox for Databases，介绍其概念、好处、使用方式，还展示安装、配置、启动过程及不同模式下使用方法，兼具安全管控与可观测性。