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斑马智行，开启汽车主动智能时代｜甲子光年
2025年WAIC上，斑马智行联合通义及高通，首发行业首个基于高通8397平台的端侧多模态大模型解决方案。该方案让智能座舱从“被动响应”到“主动感知”，还打通产业链，实现多方面适配。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
默认联网搜索开启，DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪？
作者白杨SEO分享AI搜索优化，提到部分AI大模型默认开启联网搜索，利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比，助于做好AI搜索优化。
一句话指挥机器人组团打工，还能越干越聪明?这波物理AI有点夯
本文报道2026物理AI与世界模型大会上爱思科技的创新物理AI成果，其自研Agnes Harness框架可通过自然语言指挥多设备协同，具备双进化能力，探索AI落地产业路径。
完全复刻火爆全网的机器鸭
这是对Pollen Robotics Microduck的第三方复刻研究，从官方公开的MJCF仿真模型反推出装配图、爆炸图和可直接导入CAD的装配体。该机器鸭软件开源、硬件不开源，但已有信息足以还原装配关系。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
数据土壤，决胜 AI 下半场：一场关于企业 Data+AI 战略的炉边思辨
2026年初，Snowflake与InfoQ联合举办活动，汇聚多领域专家探讨Data+AI前沿。回顾2025年，大模型迭代、AI安全等带来认知突破；还围绕2026年十大战略命题思辨，如企业Data+AI平台挑战、开源闭源博弈等。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE，多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构，在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码，现阶段能完成 80% 功能，但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。