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从CLI原理出发，如何做好AI Coding
文章从CLI原理出发探讨AI Coding，介绍CLI产品美学、技术原理，比较Single Agent与Multi Agent，还给出用好CLI写代码的建议，如正确认识AI、学习Prompt工程等，最后提及利用通义万相AIGC实现图像生成。
创业者思考：如何做 AI Agent 喜欢的基础软件？
作者黄东旭指出Infra软件主要使用者正从开发者转向AI Agent，以TiDB Cloud为例说明趋势已现。他探讨如何做AI Agent喜欢的基础软件，从心智模型、接口设计、必要特征、商业模式等方面给出建议。
7000亿豪赌，扎克伯格买了众叛亲离
为拿下AI船票，扎克伯格让Meta猛踩油门，投入数百亿参与竞赛，还多次重组AI部门。但他的强硬作风使Meta内部混乱，老将出走，新人不满。Meta虽有新模型计划，可商业模式不明，还面临伦理风险。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
天下苦SaaS已久，企业级AI得靠「结果」说话
SaaS在AI时代问题凸显，推理成本高、交付质量不稳定。在此背景下，百融云创推出结果云Results Cloud，以RaaS模式提供全栈解决方案，解决AI落地难题，还呼吁共建智能体生态。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等：基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验，方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络，提出端到端气动布局生成框架，以机翼和通航飞行器为对象研究，验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。
大模型的进化方向：Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华，探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型，林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈，商汤推出NEO架构革新，还在落地应用优化，为年轻人指明新赛道。
Google全链路赋能出海：3人团队调度千个智能体，可成独角兽｜MEET2026
在量子位MEET2026大会上，Google Cloud大中华区负责人Dennis Yue称智能体为初创出海注入新内涵。谷歌推一体化方案全链路赋能，还谈到Gemini 3突破、A2A协议及商业模式转变等。
Alex Wang“没资格接替我”！Yann LeCun揭露Meta AI“内斗”真相，直言AGI是“彻头彻尾的胡扯”
图灵奖得主 Yann LeCun 在访谈中，尖锐评价当前 AI 发展路径，认为规模化大模型是死胡同。他正通过新公司 AMI 推动“世界模型”技术路线，还谈到 AI 关键要素、安全等问题，与主流观点分歧明显。