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阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例，提出 RIDE 方法论，包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行，还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
刚刚，高盛发布26页深度 AI 报告：谁将为GPU的饥渴买单？
高盛发布26页《Powering the AI Era》报告指出，AI服务器农场吸电速度远超电网扩容，引发电力危机。报告分析电力供应来源、应对策略等，还提到数据中心供需缺口扩大，电力成AI最大瓶颈，中国公司或因电力等优势成劲敌。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
黄仁勋CES回应全场！内存卡了GPU脖子，游戏玩家可能只能用旧显卡了
在CES 2026上，黄仁勋围绕物理AI发言，涉及机器人、自动驾驶等。他预计今年有类人机器人，推出自动驾驶模型Alpamayo 1。因内存成本和供应问题，或复产旧显卡，还谈了AI对游戏影响及内存规划等。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
华为开源突破性技术Flex:ai，AI算力效率直升30%，GPU、NPU一起用
11月21日，华为发布AI容器技术Flex:ai并联合高校将其开源。该技术基于Kubernetes构建，有三大核心突破，能提升算力利用率，异构兼容性优于Run:ai，将推动国产算力应用。
哈佛CS博士月入4000，抢GPU搞科研！硅谷百万年薪挖人，学界疯狂逃离
AI人才大战使学术界陷入危机，博士生津贴低、抢显卡搞科研，面对硅谷百万年薪和大厂千亿算力投入诱惑，加速流向产业。教授担心学生跳槽，高校补救难，产业还推出“折中方案”，学术界考验才刚开始。