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人形机器人七小龙：谁真能卖，谁在讲故事？
2026年人形机器人行业融资热度高，宇树科技等七家公司被称为“人形机器人七小龙”。它们估值超百亿，各有特色，但技术未达天花板，商业化路径不清晰，面临国内外竞争，2026年是行业分水岭。
AI生成内容新标准来了！现公开征集起草单位和专家！
随着AIGC转向产业落地，监管对生成内容管控成趋势。全国首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》应运而生，还公开征集起草单位和专家，助力企业解决合规难题。
陶哲轩对谈 OpenAI 高管：“试错成本”无限趋零，AI 正在把数学变成一门重工业
菲尔兹奖得主陶哲轩与OpenAI顶尖科学家Mark Chen对谈，探讨AI在数学研究中的能力、缺陷与演化路径。指出AI试错成本低，在数学领域发展潜力大，虽目前有局限，但正改变数学研究方式。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业
软件行业处在转折点，AI 推动编程变革，企业更重效率。文章围绕五个关键问题展望 2026 年软件工程，分析初级开发者、技能、角色、专家与通才、教育等问题的不同情景，还给出应对建议。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
架构师困境：选择已被验证的道路，还是自行开辟一条新路？
开发软件时，团队要做产品功能和架构决策，面临选已验证路径还是自辟新路的困境。使用平台和框架虽能加快开发，但有副作用。团队需通过实验判断何时扩展或替换平台。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。