不再“纸上谈兵”：大模型能力如何转化为实际业务价值

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

GPT-6 Astra 省 Token & 使用技巧大全

本文原创分享GPT-6 Astra的Token节省与实战使用技巧，通过实测对比不同模型搭配的配额消耗效果，给出排雷指南，还介绍了一款开源工具可将普通ChatGPT网页版爆改成全功能Codex，干货充足实用性强。

最懂科学的开源基础大模型『书生-S2』发布：科学能力比肩顶尖闭源，通用性能居开源第一梯队

上海人工智能实验室在2026浦江创新论坛发布开源基础大模型书生-S2，该模型科学能力比肩顶尖闭源模型，通用能力居开源第一梯队，创新架构支持专业知识持续扩展，强化长程科研与智能体能力，可为真实科研任务提供支撑。

从1000通到1.5万通，百融智能的「硅基客服」真正开始「上岗」

今年7月，一家头部物流企业和大型综合类头部券商上线百融智能的AI客服，业务量和部署规模增长显著。百融智能正战略升级，以新一代AICC智能联络技术向多行业拓展，其创始人张韶峰分享了相关思考与技术优势。

Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型

在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。

怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据

具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。

登上Nature子刊！Meta脑机接口重大阶段性进展，超高实时解码准确率

Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展，Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子，平均词准确率达61%，最优78%。研究团队开源训练代码，数据集也同步开放，但应用于临床仍面临精度和设备限制。

ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。

阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward

阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。