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具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。
豆包，成了人人可用的办公 Agent
作者使用新版豆包工作任务模式，用它分析宇树科技招股书、采集舆情信息，体验云电脑接力等。指出其亮点如云端本地可切换、Skill 生态丰富，也提到云网络限制、手机端无停止按钮等不足。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片，推理性能跃迁13倍，底层逻辑是什么？| Q推荐
过去几年，模型虽强但使用成本高，阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词，4月13日19:00，InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话，探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
AI Agent 落地之困：为什么“人”与“流程”是最大障碍？
本文解读 MMC 报告，揭示 AI Agent 落地面临核心挑战、衡量标准、付费模式及落地策略。指出最大障碍是‘人’与‘流程’问题，如工作流集成、员工抵触、数据隐私等，还提及企业付费情况和成功落地秘籍。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
靠"氛围编程"狂揽 2 亿美金，Supabase 成 AI 时代最性感的开源数据库
本周，开源数据库 Supabase 宣布完成 2 亿美元 D 轮融资，投后估值 20 亿美元。它以“开箱即用”体验降低 SQL 接入门槛，适配“氛围编程”工作流，还不断集成 AI 能力，开源模式也很有吸引力。
Agent取代App、机器人“盲区”、RAG成本失控……2026 奇点智能技术大会首批议题发布
4月17 - 18日，CSDN与奇点智能研究院联合主办的「2026奇点智能技术大会」将在上海举行。大会首次剧透部分核心议题，覆盖AI全生命周期各层面，多位技术专家将分享实战经验与前沿探索。