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2026 年，万物皆 Coding Agent 的平台工程新范式（A2A / ACP / MCP / Skill）
过去 DevOps 工具链复杂，如今 AI 重塑其为 Coding Agent。借助 A2A、ACP、MCP 和 Skill，可构建 Agent 网络。文章分析平台工程演进，介绍相关协议，对比编排模式，还给出 Routa 编排架构实践参考。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。
万物皆可AI的时代？Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台
Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台，核心是Cortex - A320 CPU和Ethos - U85 NPU，能让小设备本地运行超10亿参数AI模型。边缘AI市场增长快，Arm转型切入，平台软硬结合优势明显，还有豪华朋友圈支持。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
半世纪计算机理论僵局被打破！MIT科学家偶然发现：少量内存节省大量计算时间
MIT科学家威廉姆斯偶然发现，证明内存比大家认为的更强大，少量的内存与大量的时间一样有价值。他证明存在数学程序，可将算法转换成占用更少空间的形式，成果获好评。
刚刚，AI圈爆出王炸！实现「万物共脑」，连大脑带具身越狱到现实
物理AI是当前AI产业热门方向，AI走出屏幕需要模型、执行系统与物理连接。Agnes AI此次开源Agent执行基础设施AGH与MHS设备协议，升级Agnes 3.0 Pro大模型，实现AI向物理世界延伸。
40年首次突破！清华大学发布全新最短路径算法，打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文，提出确定性新算法，在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`，不维护全局有序顶点队列，应用前景广，可节省计算资源。
给野马套上缰绳：Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开，指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式，以悟空 AI 招聘为例说明落地，还分析行业标杆、未来趋势，给出心法。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。