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港股新贵押注物理AI，乐动机器人打造万亿市场空间的核心基础设施
物理AI时代，机器人需「读懂」物理环境，环境感知能力成竞争焦点。乐动机器人过去十年围绕此布局，有空间感知技术先发优势，其自研模型与架构构建数据飞轮，有望完成向感知基础设施平台的身份重塑。
当黄仁勋将存储定义为「AI运行内存」，基础设施该如何实现物种进化？
AI算力需求使全球内存市场疯狂，黄仁勋称存储技术需重构。XSKY星辰天合发布AIMesh方案，战略转向数据智能，其方案可破传统存储架构三堵墙，还坚持中立，助力企业数据转化。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
AI邪修时刻！Meta联手MIT投毒，左脚踩右脚强行升天
Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
通向L3的正确范式？理想i8全球首发VLA高阶辅助驾驶，我们帮你试了试
本周二，理想全新纯电SUV理想i8上市，其搭载的VLA辅助驾驶系统受关注。理想发现端到端数据驱动升级有局限，VLA架构改进让系统有思维、沟通等能力，还带来平顺性等提升，且研发各方面能力强。
深度剖析将 Kafka 构建在 S3 上的技术挑战与最佳实践
文章基于AutoMQ深入剖析将Kafka构建在S3上的挑战与解法。探讨延迟、IOPS、缓存管理等问题，介绍AutoMQ应对策略，如用WAL+S3架构降低延迟、批处理数据减少请求等，还提及Kafka兼容性及跨区流量成本处理。
AI 驱动的大数据自治：TCInsight 智能应对复杂运维挑战
在大数据平台高速发展下，传统专家运维模式难应对复杂问题。腾讯专家工程师熊训德介绍大数据智能管家 TCInsight，其架构分三层，结合规则与专家系统提升自治能力，还分享实践案例，指出后续待优化方向。
获NVIDIA致谢：悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点，介绍多智能体架构闭环及实战挑战，如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系，指出AI infra存在安全隐患，强调安全融入业务的重要性。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等：几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。