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从 Copilot 到 通用 Agent ： 阿里在 AI Coding 上的应用和挑战
阿里巴巴代码平台负责人向邦宇在 QCon 大会分享阿里智能研发大模型应用与挑战。介绍探索成果，如代码补全、审查等功能；指出面临用户需求理解、领域知识整合等难题；还提及技术进步带来新机遇，促使从 Copilot 向 Agent 转变。
2024车载激光雷达市场、技术和产品
国际权威研究机构Yole Group发布《Automotive LiDAR 2025 Market & Technology Report》，本文解读其关键内容，涵盖2024年车载激光雷达市场（销量、份额、单价）、技术（激光器、接收器、扫描部件）和产品（车辆集成、长距雷达、短距雷达）情况。
谷歌发布最强 AI“全家桶”、一句话就让AI拍大片！这一夜，谷歌Gemini贯穿始终，网友：果然Android“靠边站”了
谷歌在I/O大会推出AI“全家桶”，含Gemini 2.5模型更新、搜索新AI模式等。谷歌已发布十多个新模型、20多个重大AI产品与功能，多项数据显示AI发展迅速，还有多项目融入产品，多模态模型升级。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
用GPT-6 Astra就能直接控制机器人？可具身真机没那么简单
本文讨论GPT-6 Astra接入机器人控制取得亮眼单项成绩，但真机测试暴露不安全不稳定问题，介绍穹彻智能发布的开源RoboRSI多智能体自进化框架，解决具身智能落地核心痛点，探讨大模型时代具身智能行业的发展方向
Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广：AI 应用的机会在哪里？具身到底怎么投？
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈，探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等，也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。
全球首个英伟达含量为0的万亿模型，成了海外开发者的抢手货
美团推出LongCat-2.0，是首个在国产算力上实现全链路训推闭环的万亿参数模型。它多项性能强，适配主流编程工具，架构设计原创，还证明了国产算力有支撑大模型迭代的能力，训推成本更低。
出了两道真题考 GLM-5.2，Opus 4.8 和GPT 5.5 陪跑
作者对GLM - 5.2、Opus 4.8和GPT 5.5进行两项测试。一是审计Skill体系，GLM - 5.2覆盖skill数多、找出冲突多，还挖出bug；二是做世界杯夺冠推演器网站，Opus表现出色，GLM - 5.2省token，Codex有巧思但结构有缺陷。
智谱开启狂飙模式！7倍提速，全球最快，旗舰模型即问即答
5月22日，智谱上线GLM - 5.1高速版API，输出速度达400 tokens/s，刷新全球大模型API速度纪录，比原版提速约7倍。该速度由GLM团队和TileRT团队联合打造，核心优化分三层推进，且是稳定可用的生产级能力。
人手一个数据库，Kimi背后这套AI基建到底有多能扛？
Kimi K2.6的Agent模式可帮用户搭建全套齐备的网站，但工程算力挑战大。传统数据库难以承接其需求，Kimi后端选TiDB Cloud，做了三个关键决策。这不是孤立事件，反映行业趋势，TiDB还为Agent补齐运行时基础设施。