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论文精选 | 以AI赋能力学：计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏，首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战，还阐述重塑智能框架前沿方向，指出AI与计算力学融合是系统性重构。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展，从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准，从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
智算浪潮下的专有云操作系统安全：范式跃迁与信任链重塑
云计算发展使专有云成企业平衡便利与安全之选，但 AI 冲击其安全范式。阿里云三位专家探讨 AI 时代专有云安全，涉及物理隔离价值、新技术重塑安全逻辑、国产 OS 与芯片协同挑战等，还介绍阿里云方案及未来趋势。
英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
“光靠人盯不住了”！拆解上万张晶圆，这家公司靠AI将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政称国内跑通AI的半导体工厂少，工业AI尚处发展阶段。喆塔将DeepSeek接入自研大模型，提升训练效率。还分享了团队实例，强调工业AI决胜点在行业知识。此外，介绍了喆塔切入AI领域的过程、应用成果、面临挑战及未来策略等。
机器人浓度最高的一届春晚后，具身智能离走进千家万户还有多远？
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨具身智能落地卡点。专家认为其虽面临模型泛化、数据采集等难题，但发展乐观。工业场景对通用性需求不大，Agent 架构或成关键，数据和物理交互等方面也有挑战。
还在拼命加 GPU？AI 应用规模化的下半场，拼的是这五大软件“新基建”
文章指出 AI 应用规模化下半场，拼的是五大软件“新基建”。从云原生到 AI 原生，应用基础设施面临诸多挑战，如从代码中心到智能体管理等。作者提出构建智能体协作网格、认知记忆平台等五座技术灯塔，助力 AI 原生应用发展。
全国产算力托底、告别 AI 内卷，科大讯飞如何让每个人站在 AI 肩膀上？
本文围绕科大讯飞在AI领域的发展展开。董事长刘庆峰表示要让所有人共享AI红利，介绍了公司在多领域的应用成果，还发布全国产算力的讯飞星火X1.5模型，实现多项技术突破，推动AI融入现实生活。